Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2017/18 kevad
  3. Ärianalüütika (MTAT.03.319)
EN
Logi sisse

Ärianalüütika 2017/18 kevad

  • Main
  • Lectures
  • Practice sessions
  • Class Assignments
  • Homework
  • Discussion board
  • Links

The homework is following:

Using housing data housing_data.csv predict the price of the house based on other features. Use your own judgement to select or create features for the model. Make the proper split on training and test set and don’t forget to declare the accuracy measures (e.g. MSE or RMSE). If only one model is tried - you get 1p.

  1. Try to improve your model via different sets of features, compare and choose the best (4p)
  2. Try either random forest or some other method for regression and compare the results (6p)

Note: when you divide on train and test, make sure that your test stays the same for all the compared models/versions of the feature sets (use set.seed(some number)).

  • The dataset for the last task: housing_data.csv

NO WORD FILE. ONLY PDF.

Sellele ülesandele ei saa hetkel lahendusi esitada.
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi kursuste läbiviimist toetavad järgmised programmid:
euroopa sotsiaalfondi logo