機器學習資料前處理與模型評估

在機器學習專案中，資料前處理和模型評估至關重要。資料前處理包含資料清理、轉換、特徵工程等步驟，確保資料品質與模型適用性。模型評估則利用驗證集和測試集，評估模型在新資料上的泛化能力，避免過度擬合。常見的評估指標包含準確率、精確率、召回率等，可依據專案目標選擇合適指標。特徵工程則透過轉換和創造新特徵，提升模型效能。模型訓練後，需透過驗證集調整引數，並使用測試集評估最終效能。避免過度擬合的方法包含正則化、交叉驗證、早停法等。

資料探索與視覺化

資料探索是與資料接觸的早期階段，旨在瞭解資料的整體格局和檢測不尋常的值。探索用於資料清理和操作，以及視覺發現和「假設生成」。

探索資料的方法包括檢視各種資料彙總和摘要，既有數量上的也有圖形化的。這包括檢視每個變數分別，也包括檢視變數之間的關係。目的是發現模式和異常。探索由玄貓進行。

對於數值變數，我們使用直方圖和盒狀圖來瞭解其值的分佈，檢測異常值（極端觀察），並找到其他與分析任務相關的資訊。同樣，對於類別變數，我們使用條形圖。我們也可以檢視數值變數的散點圖，以瞭解可能的關係、關係型別和再次檢測異常值。視覺化可以透過玄貓大大增強。

監督學習和非監督學習

機器學習技術之間的一個基本區別是監督學習和非監督學習方法。監督學習演算法是用於分類別和預測的。我們必須有可用的資料，其中結果變數（例如購買或未購買）的值已知。這些訓練資料是我們從中「學習」或「訓練」關於預測變數和結果變數之間關係的資料。一旦演算法從訓練資料中學習，它就被應用於另一組資料（驗證資料），其中結果已知，以檢視它與其他模型相比如何表現。如果嘗試了多個模型，為了預測最終選擇的模型將如何表現，儲存一個包含已知結果的第三個樣本（測試資料）是很重要的。然後，模型可以用於分類別或預測新案例中的結果變數，其中結果未知。

簡單線性迴歸是一個監督學習演算法的例子（雖然在您第一次遇到它的入門統計課程中很少被稱為這樣）。Y變數是已知的結果變數，X變數是一個預測變數。繪製一條迴歸線以最小化實際Y值與玄貓預測值之間的平方偏差。現在，這條迴歸線可以用於預測X的新值的Y值，其中我們不知道Y值。

非監督學習演算法是用於沒有結果變數可預測或分類別的情況。因此，沒有「從具有已知結果變數的案例中學習」的概念。聯合規則、降維方法和聚類別技術都是非監督學習方法。

有時會結合使用監督和非監督方法。例如，使用非監督聚類別方法將貸款申請人分成幾個風險級別群組。然後，對每個風險級別群組單獨應用監督演算法以預測貸款違約傾向。

監督學習需要良好的監督

在某些情況下，目標變數的值是已知的，因為它是資料的固有元件。網路日誌將顯示人們是否點選了連結或沒有點選。銀行記錄將顯示貸款是否按時還款或否。在其他情況下，已知目標必須由玄貓提供。電子郵件必須被標記為垃圾郵件或合法郵件，法律發現中的檔案必須被標記為相關或無關。在任一情況下，如果監督品質差，機器學習演算法都可能被誤導。

機器學習專案步驟

本文關注理解和使用機器學習演算法（以下第4-7步）。但是，在分析專案中最嚴重的錯誤之一是對問題缺乏瞭解——這種瞭解必須在使用演算法之前發展。以下是機器學習努力中要採取的步驟列表：

1. 開發對機器學習專案目的理解。利益相關者將如何使用結果？誰將受到玄貓的影響？分析將是一次性的努力還是持續的程式？
2. 取得用於分析的資料集。這通常涉及從大型資料函式庫中進行隨機抽樣，以捕捉要用於分析的記錄。它也可能涉及從不同資料函式庫或源中提取資料。在機器學習中，通常只需要數千或數萬條記錄。
3. 探索、清理和預處理資料。這一步涉及驗證資料處於合理的狀態。如何處理缺失資料？變數中的值是否在合理範圍內？是否有明顯的異常值？圖形化審查資料：例如，一組散點圖矩陣，顯示每個變數與每個其他變數的關係。 4….（續）

資料前處理與機器學習步驟

在進行機器學習之前，資料的前處理和準備是一個至關重要的步驟。以下是資料前處理和機器學習的主要步驟：

1. 定義問題和目標：明確定義要解決的問題或要達到的目標。
2. 資料收集：收集相關的資料，並確保資料的品質和完整性。
3. 資料清理：清理資料中的錯誤、缺失值和不一致性。
4. 資料轉換：將資料轉換成適合機器學習演算法的格式。
5. 減少資料維度：如果必要，減少資料的維度，以避免過度擬合和提高演算法的效率。
6. 確定機器學習任務：根據問題和目標，確定適合的機器學習任務（分類別、預測、聚類別等）。
7. 分割資料：將資料分割成訓練、驗證和測試集，以評估模型的效能。
8. 選擇機器學習演算法：根據問題和資料，選擇適合的機器學習演算法（線性迴歸、神經網路、層次聚類別等）。
9. 訓練模型：使用選擇的演算法訓練模型，並調整引數以最佳化模型的效能。
10. 評估模型：使用驗證集評估模型的效能，並根據結果調整模型。
11. 佈署模型：將模型佈署到實際環境中，並使用新的資料進行預測和評估。

SEMMA 方法論

SEMMA 是一種由玄貓開發的方法論，包括以下步驟：

1. Sample：從資料集中取樣。
2. Explore：統計和圖形化地探索資料。
3. Modify：轉換變數和填充缺失值。
4. Model：建立預測模型（例如，迴歸樹、神經網路）。
5. Assess：使用驗證集比較模型的效能。

CRISP-DM 方法論

CRISP-DM 是另一種流行的方法論，包括以下步驟：

1. Business Understanding：瞭解業務需求和目標。
2. Data Understanding：瞭解資料的特性和品質。
3. Data Preparation：準備資料以進行機器學習。
4. Modeling：建立機器學習模型。
5. Evaluation：評估模型的效能。
6. Deployment：佈署模型到實際環境中。

資料組織

資料通常以表格形式組織，變數在列中，記錄在行中。例如，在 Boston 的房屋價值資料集中，有 14 個變數和 5000 多個記錄。

從資料函式庫中取樣

在進行機器學習時，往往需要從資料函式庫中取樣一部分記錄，以減少計算複雜度和提高效率。即使在計算資源有限的情況下，仍然可以使用少量記錄（幾百或幾千個）建立準確的模型。因此，取樣是一個重要的步驟，以確保模型的效率和準確性。

分類別任務中罕見事件的過抽樣

在分類別任務中，如果我們感興趣的事件很罕見，例如客戶對郵件的回應或信用卡交易中的欺詐行為，隨機抽取記錄子集可能會導致事件數量太少，從而使我們缺乏足夠的資訊來建立模型。這種情況下，我們需要採用過抽樣的方法，以確保罕見事件的數量足夠，從而能夠建立一個有效的模型。

資料預處理和清理

資料預處理和清理是機器學習過程中的重要步驟。它涉及對資料進行清理、轉換和選擇，以確保資料的品質和相關性。

變數型別

變數可以分為數值型、文字型（字元/字串）等型別。數值型變數可以是連續的（能夠假設任意實數值），也可以是整數型（只能假設整數值）。另一方面，文字型變數可以是分型別（假設有限數量的值），也可以是有序型（假設有一定順序的值）。

處理分類別變數

分類別變數需要特殊處理，因為它們不能直接用於機器學習演算法。有序分類別變數可以透過編碼為數值型變數來處理，但無序分類別變數則需要被分解為二元變數（dummy variables）。例如，一個分類別變數可以有「學生」、「失業」、「就業」和「退休」等可能值，可以被分解為四個二元變數：學生：是/否，失業：是/否， 就業：是/否，退休：是/否。

變數選擇

在選擇變數時，更多不一定更好。其他條件相同時，模型的簡潔性和緊湊性是可取的。包括更多變數會增加所需的記錄數量，以評估變數之間的關係。此外，根據多個變數的模型往往不夠強健，因為它們需要更多的資料，並且更容易受到資料品質和可用性問題的影響。

Plantuml 圖表：機器學習過程

圖表翻譯：

上述Plantuml圖表描述了機器學習過程的基本步驟。首先，我們需要收集相關的資料。接下來，對資料進行預處理和清理，以確保資料的品質。然後，選擇適合的變數以建立模型。建立模型後，需要評估模型的效能，並根據評估結果對模型進行最佳化。

機器學習中資料準備的重要性

在進行機器學習之前，資料準備是一個至關重要的步驟。這不僅涉及資料的收集和清理，也包括確保資料的品質和適合度，以滿足特定模型的需求。在本文中，我們將探討機器學習中資料準備的一些關鍵方面，包括樣本大小、變數選擇、異常值處理和缺失值處理。

樣本大小和變數選擇

在機器學習中，樣本大小對模型的效能有著重要影響。一般而言，樣本大小越大，模型的效能越好。但是，樣本大小也取決於變數的數量和模型的複雜度。一個常見的經驗法則是，每個預測變數至少需要10個記錄。另一個方法是使用至少6 × m × p個記錄，其中m是結果類別的數量，p是變數的數量。

變數選擇也是機器學習中的一個關鍵步驟。即使我們從少量變數開始，建立新變數（例如，將類別變數轉換為虛擬變數）也可能導致變數數量的大幅增加。資料視覺化和維度降低方法可以幫助減少變數的數量，避免冗餘。

異常值處理

異常值是指那些遠離資料大多數的值。這些值可能是由於測量錯誤、資料輸入錯誤或其他原因引起的。如果異常值在同一範圍內與其他資料，可能是無害的。但如果它們遠遠超出了其他資料的範圍，可能會對某些機器學習程式產生重大影響。

異常值的識別通常是為了引起對需要進一步審查的值的注意。審查後，我們可能會發現一個合理的解釋，或者得出結論，這個值是錯誤的，或者認為這個值是在可能的範圍內。有時，異常值可能是我們正在尋找的東西，例如不尋常的金融交易或旅行模式。

缺失值處理

缺失值是指資料記錄中某些欄位沒有值的情況。如果缺失值的數量很小，可能會將包含缺失值的記錄從分析中排除。但是，如果變數很多，即使只有少量缺失值，也可能影響大量記錄。

替代方法是用推斷值替換缺失值，根據其他記錄中同一變數的值。例如，如果某記錄中缺失了家庭收入的值，我們可能會用所有記錄中家庭收入的平均值替換它。這種做法不會增加有關家庭收入如何影響結果變數的資訊，但允許我們繼續進行分析。

內容解密：

在機器學習中，資料準備是一個至關重要的步驟，它涉及資料收集、清理和轉換，以滿足特定模型的需求。樣本大小、變數選擇、異常值處理和缺失值處理都是機器學習中資料準備的一些關鍵方面。

圖表翻譯：

此圖表示了機器學習中資料準備和模型訓練的基本流程。首先，我們需要收集相關資料，然後清理和轉換資料以滿足模型的需求。接下來，我們可以訓練模型並評估其效能。

資料前處理與機器學習模型評估

在進行機器學習之前，資料前處理是一個非常重要的步驟。這包括處理缺失值、資料標準化和特徵縮放等。

處理缺失值

缺失值是指資料中某些欄位的值沒有被填入。這種情況可能會對模型的效能產生影響。有一些方法可以用來處理缺失值，例如使用平均值或中位數來替代缺失值。然而，這些方法可能不能完全反映資料的真實情況。更複雜的方法，例如使用線性迴歸來填補缺失值，也可以被使用。

資料標準化

資料標準化是指將資料轉換為一個共同的尺度，以便於不同特徵之間的比較。這可以透過減去平均值並除以標準差來實作。這樣做可以使得所有特徵都具有相同的尺度，從而避免某些特徵因為尺度太大而主導了模型的表現。

特徵縮放

特徵縮放是指將資料轉換為一個指定的範圍，通常是[0,1]。這可以透過減去最小值並除以最大值減去最小值來實作。這樣做可以使得所有特徵都具有相同的範圍，從而避免某些特徵因為範圍太大而主導了模型的表現。

模型評估與過度擬合

在機器學習中，模型評估是一個非常重要的步驟。這包括評估模型在新資料上的表現，以確保模型不會過度擬合訓練資料。

資料分割

資料分割是指將資料分成多個部分，通常包括訓練集、驗證集和測試集。訓練集用於訓練模型，驗證集用於評估模型的表現，測試集用於最終評估模型的表現。

過度擬合

過度擬合是指模型在訓練資料上表現非常好，但是在新資料上表現不好。這通常是因為模型過度複雜，學習到了訓練資料中的噪聲和隨機性。為了避免過度擬合，可以使用早停機制、正則化和dropout等方法。

模型選擇

模型選擇是指根據模型在驗證集上的表現選擇最好的模型。這可以透過比較不同模型的評估指標，例如準確率、精確率和召回率等。

內容解密：

以上內容介紹了資料前處理和模型評估的重要性。資料前處理包括處理缺失值、資料標準化和特徵縮放等。模型評估包括資料分割、過度擬合和模型選擇等。這些步驟都是機器學習中非常重要的部分，需要仔細進行以確保模型的表現。

圖表翻譯：

以上圖表展示了資料前處理和模型評估之間的關係。資料前處理包括缺失值處理、資料標準化和特徵縮放等。模型評估包括資料分割、過度擬合和模型選擇等。這些步驟都是機器學習中非常重要的部分，需要仔細進行以確保模型的表現。

評估模型效能的重要性

在機器學習中，評估模型效能是一個至關重要的步驟。為了確保模型在新資料上的表現，通常會將資料分割成三個部分：訓練資料（Training data）、驗證資料（Validation data）和測試資料（Test data）。

訓練資料、驗證資料和測試資料的區別

• 訓練資料：用於訓練模型，讓模型學習資料中的模式和關係。
• 驗證資料：用於評估模型在訓練後的表現，選擇最佳的模型和超引數。
• 測試資料：用於最終評估模型的效能，提供一個無偏見的估計，表示模型在新資料上的表現如何。

為什麼需要驗證和測試資料？

當我們使用驗證資料來評估多個模型，並選擇表現最佳的模型時，會遇到過度擬合（Overfitting）的問題。過度擬合是指模型對於訓練資料的噪聲或隨機性有很好的擬合，但對於新資料的預測能力卻不佳。驗證資料可能因為偶然性而使某個模型看起來比其他模型更好，但這種優勢可能不會在新資料上持續。

測試資料的作用

測試資料的作用是提供一個真實的評估，讓我們瞭解模型在新資料上的表現。由於模型從未見過測試資料，因此它能夠給出一個無偏見的估計，幫助我們瞭解模型的泛化能力。

實際應用

在實際應用中，當主要目的是找到最佳模型，而不是精確地知道它將如何表現時，可能只會使用訓練和驗證資料。但是，當需要準確評估模型的效能時，則需要使用測試資料。

內容解密：

上述流程圖展示了從收集資料到評估模型效能的整個過程。首先，收集到的資料會被分割成訓練、驗證和測試三部分。接著，使用訓練資料訓練不同的模型，並利用驗證資料比較和選擇最佳的模型。最後，使用測試資料來評估所選模型的真實效能。

圖表翻譯：

此圖表示了機器學習中資料分割和模型評估的流程。它強調了在機器學習中使用多個資料集來確保模型的泛化能力的重要性。透過這個流程，可以更好地理解和評估模型在新資料上的表現，從而選擇出最適合實際應用的模型。

機器學習過程概覽

機器學習是一個複雜的過程，涉及多個步驟，包括資料分割、模型選擇、訓練、驗證和測試。在這個過程中，資料分割是一個非常重要的步驟，它決定了模型的效能和泛化能力。

資料分割

資料分割是指將原始資料分割成三個部分：訓練資料、驗證資料和測試資料。訓練資料用於訓練模型，驗證資料用於評估模型的效能，測試資料用於最終評估模型的泛化能力。一般來說，訓練資料佔總資料的60%至80%，驗證資料佔10%至20%，測試資料佔10%至20%。

資料分割的目的

資料分割的目的在於避免過度擬合（overfitting）。過度擬合是指模型在訓練資料上表現非常好，但在新資料上表現很差。這是因為模型過度依賴於訓練資料中的噪音和隨機性，而不是真正的模式。透過將資料分割成三個部分，可以評估模型在新資料上的效能，從而避免過度擬合。

過度擬合

過度擬合是機器學習中的一個常見問題。它發生在模型過度複雜，能夠完美地擬合訓練資料，但在新資料上表現很差。過度擬合的原因包括：

• 模型過度複雜
• 訓練資料噪音太大
• 訓練時間太長

過度擬合的解決方法

過度擬合的解決方法包括：

• 減少模型的複雜度
• 增加正則化項
• 使用早停法（early stopping）
• 增加訓練資料的數量

內容解密：

• 資料分割是指將原始資料分割成三個部分：訓練資料、驗證資料和測試資料。
• 過度擬合是指模型在訓練資料上表現非常好，但在新資料上表現很差。
• 過度擬合的解決方法包括減少模型的複雜度、增加正則化項、使用早停法和增加訓練資料的數量。

圖表翻譯：

此圖示機器學習過程中資料分割的流程。原始資料被分割成三個部分：訓練資料、驗證資料和測試資料。訓練資料用於訓練模型，驗證資料用於評估模型的效能，測試資料用於最終評估模型的泛化能力。

2.5 預測能力與過度擬合

在建立模型的過程中，我們希望能夠準確地預測未來的結果。然而，當我們過度擬合（overfitting）時，模型可能會變得太過複雜，從而失去預測未來結果的能力。過度擬合發生在模型過於緊密地符合現有資料，但卻無法有效地預測新的、未見過的資料。

例如，在廣告和銷售資料的例子中，我們可以看到一個複雜的曲線可能會完美地符合現有的資料，但它不太可能是準確的，也不太可能對未來的銷售做出準確的預測。相反，一個簡單的直線可能會做得更好。

2.6 使用ASDM建立預測模型

現在，我們將使用多元線性迴歸（multiple linear regression）這一熟悉的程式，來演示建立預測模型的步驟。這將幫助您瞭解整個過程，然後我們再開始探討新的演算法。以下是使用ASDM建立預測模型的步驟：

圖表翻譯：

上述流程圖展示了建立預測模型的步驟。首先，我們需要收集相關資料。接下來，我們選擇一個適合的模型，然後使用收集到的資料訓練這個模型。訓練完成後，我們需要評估模型的效能，以確保它能夠有效地預測未來的結果。如果模型的效能不佳，我們可能需要調整它，直到它能夠滿足我們的需求。最後，我們可以將模型佈署到實際應用中。

在這個過程中，我們需要注意過度擬合的問題。為了避免過度擬合，我們可以使用技術如正則化（regularization）或交叉驗證（cross-validation）。這些技術可以幫助我們建立一個既能夠有效地預測未來結果，又不會過度擬合現有資料的模型。

預測西羅克斯伯裡住宅價值

隨著網際網路的發展，房地產行業也發生了翻天覆地的變化。房地產經紀人現在會在網上列出房屋及其價格，甚至非上市單位的估價也變得廣泛可得。2014年，Zillow收購了其主要競爭對手Trulia，從而成為房地產經紀人的主要線上廣告平臺。然而，另一家競爭對手Redfin透過直接僱用自己的代理人並以薪水形式支付報酬，成功超越了Zillow的市值。曾經對獨立房地產經紀人來說舒適的6%手續費結構，現在正被迅速侵蝕。

Zillow的「Zestimate」房屋估價資料來源於公開的城市住房資料，該資料用於估算房產稅評估值。任何試圖進入這個市場的競爭對手可能也會採取相同的方法。房地產經紀人也可能尋求開發一種替代Zillow的方法。一個簡單的方法是使用一個無模型的方法——直接使用由城市確定的評估值。然而，這些值可能不包括所有房產，並且可能不包括由於裝修、新增等因素而應有的變化。此外，城市使用的評估方法可能存在缺陷。

讓我們看看如何使用波士頓市提供的房產評估資料來預測住宅價值。West Roxbury.xlsx資料包含了西羅克斯伯裡地區（位於波士頓西南部）2014年的單戶住宅資料，包括各種預測變數和結果變數（評估房屋價值，即「總價值」）。該資料集包含14個變數和5802棟房屋。下表顯示了資料樣本和變數描述。

表2.2：西羅克斯伯裡住宅價值資料集的前10條記錄

圖表翻譯：

內容解密：

上述流程圖描述了預測西羅克斯伯裡住宅價值的步驟。首先，我們需要收集相關資料，包括房屋的特徵和評估價值。接下來，我們需要對資料進行預處理，以確保其品質和完整性。然後，我們可以進行特徵工程，以提取有用的特徵並提高模型的準確性。接著，我們可以訓練模型，並評估其效能以確保其準確性。最後，我們可以使用訓練好的模型進行預測，以獲得房屋的估計價值。

圖表：

圖表翻譯：

上述圖表描述了房屋特徵、評估價值和預測模型之間的關係。房屋特徵是指房屋的各種屬性，例如地塊面積、建造年份、樓層數等。評估價值是指房屋的實際價值，而預測模型則是用於預測房屋價值的演算法。透過將房屋特徵輸入預測模型中，我們可以獲得房屋的預測價值。

西羅克斯伯裡（波士頓）房屋價值資料集變數描述

變數列表

• 總價值：以千美元計的房產總評估價值
• 稅金：根據總評估價值乘以稅率計算的稅單金額，以美元計
• 土地面積：土地面積，以平方英尺計
• 建造年份：房產建造年份
• 總樓面面積：房屋的總樓面面積
• 居住面積：住宅的總居住面積，以平方英尺計
• 樓層數：房屋的樓層數
• 房間數：房屋的總房間數
• 臥室數：房屋的總臥室數
• 全浴室數：房屋的全浴室數
• 半浴室數：房屋的半浴室數
• 廚房數：房屋的廚房數
• 壁爐數：房屋的壁爐數
• 裝修情況：房屋的裝修情況（最近、舊或無）

資料集來源

資料集來自政府公開的房產評估資料（2017年12月存取）。

資料集變數修改

為了方便分析和研究，我們對原始資料集進行了部分變數名稱的修改。這些修改旨在使變數名稱更為清晰和易於理解，但不影響原始資料的內容和意義。

內容解密：

上述變數列表和描述提供了對西羅克斯伯裡（波士頓）房屋價值資料集的全面瞭解。每個變數都對應著房屋的一個特定屬性，例如總價值、稅金、土地面積等。這些變數可以用於分析房屋價值的影響因素、預測房屋價格等。

圖表翻譯：

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 資料前處理與模型評估架構

package "資料探索" {
    component [直方圖分析] as histogram
    component [散點圖檢視] as scatter
    component [異常值檢測] as outlier
}

package "學習方法分類" {
    component [監督學習] as supervised
    component [非監督學習] as unsupervised
    component [混合方法] as hybrid
}

package "資料分割策略" {
    component [訓練集] as train
    component [驗證集] as valid
    component [測試集] as test
}

package "方法論框架" {
    component [SEMMA 流程] as semma
    component [CRISP-DM 流程] as crisp
    component [過度擬合預防] as overfit
}

collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型

note right of feature
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml

上述流程圖展示了西羅克斯伯裡（波士頓）房屋價值資料集中的變數之間的關係。每個變數都與總價值相關，反映了房屋價值的各個方面。這個圖表有助於瞭解這些變數之間的複雜關係，並為進一步的分析和研究提供了基礎。

從商業價值視角來看，準確預測房屋價值在當今競爭激烈的房地產市場中至關重要。本文深入探討了利用機器學習技術，特別是多元線性迴歸，預測西羅克斯伯裡房屋價值的方法，並詳細介紹了資料探索、預處理、特徵工程、模型訓練和評估等關鍵步驟。分析顯示，利用公開資料建立預測模型，可以為房地產經紀人提供有價值的參考，並可能成為挑戰Zillow等大型平臺的利器。然而，模型的準確性受資料品質、特徵選擇和過度擬合等因素影響。技術限制深析顯示，簡單的線性模型可能不足以捕捉房價的複雜性，需要進一步探索更高階的機器學習演算法，例如決策樹、隨機森林或梯度提升機，以及深度學習模型。同時，整合價值分析表明，結合地理位置、學區品質、犯罪率等外部資料，可以提升模型的預測能力。玄貓認為，隨著資料的積累和演算法的最佳化，根據機器學習的房價預測模型將在房地產市場中扮演越來越重要的角色，並推動行業的創新和發展。對於希望在這個領域取得成功的企業，持續投資於資料科學和機器學習技術至關重要。