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南京人工智能创新中心-ModelArts培训-自动学习-房价预测

F-Orange 发表于 2020-03-25 14:58:47 03-25 14:58
F-Orange 发表于 2020-03-25 14:58:47 2020/03/25
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【摘要】 背景介绍:目标:利用ModelArts训练得到一个模型,用户只需输入房屋的一些特征,如 bedrooms、bathrooms、sqft_living、sqft_lot、floors、waterfront、view、condition、grade、sqft_above、sqft_basement、yr_built、yr_renovated、zipcode、lat、long、sqft_livin...

背景介绍:

目标:利用ModelArts训练得到一个模型,用户只需输入房屋的一些特征,如 bedrooms、bathrooms、sqft_living、sqft_lot、floors、waterfront、view、condition、grade、sqft_above、sqft_basement、yr_built、yr_renovated、zipcode、lat、long、sqft_living15、sqft_lot15参数,就可以通过模型估计自己房屋的价格。


一:数据准备:

    (1)房价数据集的下载地址:https://auto-house-price-pridiction.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/house-price-data/kc_house_data.csv

    (2)在obs上创建一个桶,也可以使用现有的桶。

    (3)在桶中创建新的文件夹,将下载的房价数据上传至文件夹下。


二:创建项目:

    (1)登录华为云ModelArts控制台:选择“预测分析”

(2)创建项目,填写相关参数:

                    1、项目名称:项目的名称。

                    2、训练数据:选择我们上一步骤上传的房价数据。

                    3、描述:对项目的简要描述。

三、选择列标签:

(1)选择列标签:选择 attr_1

备注:标签列是预测模型的输出,以此模型为例,我们最后想要得到的输出结果为房价,故第一列:price为我们的标签列。

(2)选择标签列数据类型:选择连续数值

备注:若标签列为枚举型数据,数据类型应选择离散数据,预测分析将训练分类模型;若标签列为数值型连续数据(需保证该列为数字且训练数据中存在不少于25个不同值),数据类型应选择连续数据。


四、自动训练:

(1)点击训练:



(2)训练完成

五:部署上线:

六、测试:

{

meta 

{

uuid 280c508b-c149-49eb-90ef-030e37caed01 

},

data 

{

count 1,

req_data 

[

{

attr_2 2,

attr_3 0.75,

attr_4 1020,

attr_5 1076,

attr_6 2,

attr_7 0,

  attr_8 0,

  attr_9 3,

  attr_10 7,

attr_11 1020,

  attr_12 0,

  attr_13 2008,

  attr_14 0,

  attr_15 98144,

  attr_16 47.59,

  attr_17 -122.3,

  attr_18 1020,

  attr_19 1357

}

]

}

}


得到输出结果:

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