Kaggle의 "House Prices - Advanced Regression Techniques" 경진대회

Kaggle의 "House Prices - Advanced Regression Techniques" 경진대회

Kaggle의 "House Prices - Advanced Regression Techniques" 경진대회의 페이지입니다. 이 경진대회는 주택 판매 가격을 예측하는 과제를 다루고 있으며, 특징 공학(Feature Engineering), 랜덤 포레스트(RF), 그리고 그레디언트 부스팅(Gradient Boosting) 등의 기법을 연습할 수 있는 대회입니다.

경진대회 페이지에서는 데이터셋을 다운로드하고 코드를 작성하여 제출할 수 있으며, 다른 참가자들과 토론하고, 리더보드를 통해 자신의 순위를 확인할 수 있습니다.

데이터셋 구성:

1. train.csv: 학습용 데이터셋 (훈련 세트)으로, 모델을 학습시키는 데 사용됩니다.
2. test.csv: 예측에 사용할 테스트 데이터셋입니다. 예측 결과를 제출하는 데 사용됩니다.
3. data_description.txt: 각 칼럼에 대한 설명이 포함된 파일로, 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다.
4. sample_submission.csv: 예시로 제공된 제출 파일로, 올바른 제출 형식을 보여줍니다.

정리

이 경진대회는 회귀 분석(Regression Analysis) 기법을 통해 주택의 가격을 예측하는 문제로, 데이터 과학 입문자와 중급자에게 적합한 과제입니다. 주택의 면적, 방의 수, 건축 연도 등 다양한 변수들이 주어지며, 이를 바탕으로 판매 가격을 예측하는 모델을 만드는 것이 목표입니다.