Олимпиадный тренинг

Задача . Предсказание цен на аренду квартир


Задача

Темы:

Агентство недвижимости хочет автоматизировать оценку арендной платы за квартиры. Стоимость аренды зависит от нескольких факторов: площади, количества комнат, этажа и расстояния до метро. Вам необходимо построить модель множественной линейной регрессии и проанализировать влияние каждого фактора на цену.

Данные

Датасет содержит:

  • area — площадь квартиры (м²)
  • rooms — количество комнат
  • floor — этаж квартиры
  • metro_distance — расстояние до ближайшего метро (км)
  • price — месячная арендная плата (тыс. руб.)

Задание

  • Выведите коэффициенты для каждого признака
  • Выведите intercept модели
Формат ответа:
На каждой строке с точностью два знака вывести коэффициент наклона, на последней строке с точностью два знака вывести свободный член.

Примечание
1) Название коэффициентов выводить не надо
2) В этой задаче не использется разделение на обучающую и тестовую выборки из-за маленького объема данных и упрощения задачи.

 


time 10000 ms
memory 256 Mb
Правила оформления программ и список ошибок при автоматической проверке задач

Статистика успешных решений по компиляторам
Комментарий учителя

Ваш ответ

Python
Напишите программу ниже 
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error


# 1. Загрузка данных
df = pd.read_csv("68355.csv")

# 2. Подготовка данных
X = df[['area', 'rooms', 'floor', 'metro_distance']]
y = df['price']

# 3. Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
     

Загруженные файлы
Нет