Ứng dụng phân tích và tiền xử lý dữ liệu trong Python vào bài toán dự đoán giá nhà

Bài viết tập trung vào việc xây dựng mô hình dự đoán giá nhà ở khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Thông qua áp dụng các kỹ thuật phân tích và tiền xử lý dữ liệu trên các thư viện của ngôn ngữ lập trình Python bao gồm làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, giá trị trùng, giá trị ngoại lai, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa dữ liệu, trích chọn đặc trưng, giảm chiều dữ liệu. Sau đó, huấn luyện các mô hình học máy để dự đoán giá nhà thông qua phương pháp Support Vector Regressor (SVR) và Random Forest Regressor (RFR).

Từ khóa: Bài toán dự đoán, Xử lý dữ liệu trong Python, Phân tích dữ liệu trong Python, Bài toán dự đoán giá nhà, Ngôn ngữ lập trình Python