项目2:爱荷华州住房 内容: 背景 线性回归是一种非常流行的模型,它是根据一个目标变量(或因变量)与一个或多个解释变量(因变量)之间的关系而创建的。 在此回归挑战中,爱因斯爱荷华州住房数据集用于构建模型,可以预测每所住房的估计售价。 通过获得模型,不仅可以预测价格,而且可以研究影响价格的每个功能的重要性。 通过进一步分析,该模型可以帮助卖方或对提高其销售价格感兴趣的任何人正确地改善其房屋并获得可能的最高价格。 问题陈述 对于想要出售房屋的客户,当前的估计售价是多少? 还有什么可以提高价格的改进呢? 数据集 在此挑战中,使用了以下文件: :爱荷华州爱荷华州房屋的培训数据,其中包含2051行和81列,每行代表所售房屋,每列代表该房屋的特征。 :测试此挑战中构建的模型的数据。 该数据集包含来自Ames评估局的信息,该信息用于计算2006年至2010年在爱荷华州Ames出售的单个住宅物