Rental Prediction Save
2018年全国大学生计算机应用能力大赛之住房月租金预测第一名代码
Project README
队伍成员：
@zywu2018
@QQ435248055
因个人原因，train.csv与test.csv均作过处理，与网站上提供的原数据不同；队友代码中所用数据也跟我的不同，运行代码时需要注意。
更改后的特征映射关系为：
| 原特征 | 更改后的特征 |
|---|---|
| 时间 | Time |
| 小区名 | Neighborhood |
| 小区房屋出租屋数量 | RentRoom |
| 楼层 | Height |
| 总层数 | TolHeight |
| 房屋面积 | RoomArea |
| 房屋朝向 | RoomDir |
| 居住状态 | RentStatus |
| 卧室数量 | Bedroom |
| 厅的数量 | Livingroom |
| 卫的数量 | Bathroom |
| 出租方式 | RentType |
| 区 | Region |
| 位置 | BusLoc |
| 地铁线路 | SubwayLine |
| 地铁站点 | SubwaySta |
| 距离 | SubwayDis |
| 装修情况 | RemodCond |
| 月租金 | Rental |
团队贡献：
@QQ435248055：可视化、XGB、统计规则
@zywu2018：LGB、CatBoost、结果融合
XGB: 1.94
LGB: 1.86
LGB+STA: 1.82
LGB+XGB+STA: 1.80
Open Source Agenda is not affiliated with "Rental Prediction" Project. README Source: Daya-Jin/rental-prediction
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5 years ago
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