module_3_project:机器学习模型来预测新上市的房屋租赁将在市场上空置多长时间 源码
单元3最终项目 目标 该项目的目标是创建2个机器学习模型,这些模型可以预测租金在市场上空置的时间。 然后,这些模型可以为租赁管理公司的营销策略提供信息,从而可以告诉他们何时降低价格,降低投资组合中哪些资产的租金速度最快。 我使用的数据包括我在2018年6月6日至2019年12月9日之间由我的自动刮具抓取的每日广告租金和房地产规格(约2800万行代表约130万个唯一租赁地址的每日租金信息)。 我使用的最终数据集将仅包含大约18,000个唯一租金的较大集合的样本。 我的方法 使用PostgreSQL从数据库中提取数据(创建构成我们数据集基础的临时表,使用parcel_id上的窗口函数比较几天内的
文件列表
module_3_project-master.zip
(预估有个7文件)
module_3_project-master
decision_tree_to_predict_vacancy_presentation.pdf
188KB
img
dist_of_days_vacant.png
58KB
cnfs_matrix.png
78KB
feature_importance.png
83KB
README.md
2KB
final_project.ipynb
12.57MB
rental_dataset.csv
3.77MB
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