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Kaggleの不動産価格の予測に参加してみた
ChatGPTtoNoteableを用いて不動産価格を予測するコンペに参加してきました。
今回も全てChatGPTを用いてデータの可視化から関数の作成を行います。
変数を日本語と対応させる
まずはどんなデータがあるのかを英語と日本語で対応させます。
特に専門用語が混じると途端に難しくなるので、注意して読み込ませます。
Id: ID(識別子)
MSSubClass: MSサブクラス(建物クラス)
MSZoning: MSゾーニング(一般的なゾーニング分類)
LotFrontage: ロットフロンテージ(物件に接続された通りの直線フィート)
LotArea: ロットエリア(ロットサイズ(平方フィート))
Street: ストリート(道路アクセスの種類)
Alley: アリー(路地)
LotShape: ロットシェイプ(物件の形状)
LandContour: ランドコントゥア(物件の平坦性)
Utilities: ユーティリティ(利用可能なユーティリティの種類)
LotConfig: ロットコンフィグ(ロットの設定)
LandSlope: ランドスロープ(物件の傾斜)
Neighborhood: ネイバーフッド(アメス市内の物理的な場所)
Condition1: コンディション1(主要道路または鉄道への近さ)
Condition2: コンディション2(主要道路または鉄道への近さ(もし2つある場合))
BldgType: ビルタイプ(住宅のタイプ)
HouseStyle: ハウススタイル(住宅のスタイル)
OverallQual: オーバーオールクオリティ(材料と仕上げの全体的な品質)
OverallCond: オーバーオールコンディション(全体的な状態評価)
YearBuilt: 年ビルト(建設日)
YearRemodAdd: 年リモデルアド(改装日)
RoofStyle: ルーフスタイル(屋根のタイプ)
RoofMatl: ルーフマトル(屋根材)
Exterior1st: エクステリア1st(家の外装)
Exterior2nd: エクステリア2nd(家の外装(もし2つある場合))
MasVnrType: マスブニアタイプ(石積みのベニヤのタイプ)
MasVnrArea: マスブニアエリア(石積みのベニヤの面積(平方フィート))
ExterQual: エクスタークオリティ(外装材の品質- ExterCond: エクスターコンド(外装材の現状)
Foundation: ファウンデーション(基礎のタイプ)
BsmtQual: ベースメントクオリティ(地下室の高さ)
BsmtCond: ベースメントコンディション(地下室の一般的な状態)
BsmtExposure: ベースメントエクスポージャー(ウォークアウトまたはガーデンレベルの地下室の壁)
BsmtFinType1: ベースメントフィニッシュタイプ1(地下室の完成エリアの品質)
BsmtFinSF1: ベースメントフィニッシュSF1(タイプ1完成平方フィート)
BsmtFinType2: ベースメントフィニッシュタイプ2(地下室の完成エリアの品質(もし2つある場合))
BsmtFinSF2: ベースメントフィニッシュSF2(タイプ2完成平方フィート)
BsmtUnfSF: ベースメントアンフィニッシュSF(地下室エリアの未完成平方フィート)
TotalBsmtSF: トータルベースメントSF(地下室エリアの合計平方フィート)
Heating: ヒーティング(暖房のタイプ)
HeatingQC: ヒーティングQC(暖房の品質と状態)
CentralAir: セントラルエア(セントラルエアコン)
Electrical: エレクトリカル(電気システム)
1stFlrSF: 1stフロアSF(1階の平方フィート)
2ndFlrSF: 2ndフロアSF(2階の平方フィート)
LowQualFinSF: ロークオリティフィニッシュSF(低品質の完成平方フィート(全フロア))
GrLivArea: グレードリビングエリア(グレード以上(地上)のリビングエリアの平方フィート)
BsmtFullBath: ベースメントフルバス(地下室のフルバスルーム)
BsmtHalfBath: ベースメントハーフバス(地下室のハーフバスルーム)
基本的な統計情報を表示
まずはデータの大まかな情報を理解します。
nanが多いことからデータに欠損が多いことがわかります。
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