Kaggleのデータセットを使って、住宅価格を予測するプロジェクトに挑戦しました。アイオワ州エイムズの住宅データには、価格に影響を与える多くの特徴量が含まれています。これらのデータをどのように活用して精度の高い予測モデルを構築したのか、その手法や結果を詳しく解説します。データサイエンスのスキルを高めたい方、ぜひ一緒にこの挑戦の成果を見てみましょう！
前回記事：Titanicデータ分析で学ぶ！複数アルゴリズムの比較と最適なモデル選定
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実際のコードを確認したい方は以下のkaggleノートブック参考にしてください。
kaggleって何？
データサイエンスの世界に足を踏み入れると、必ず耳にするプラットフォームがKaggleです。Kaggleは、世界中のデータサイエンティストやエンジニアたちが集まり、データ分析のコンペティションや、豊富なデータセットを活用してスキルを磨く場です。初心者から上級者まで、多くの人々がKaggleで学び、挑戦を通じて成長しています。
1. データの概要
データセットには、トレーニングデータとテストデータが含まれており、それぞれ79の説明変数があります。説明変数には、物理的な構造、立地、周辺の利便性など、価格に影響を与える多岐にわたる要素が含まれています。
- トレーニングデータ：住宅の特徴量と価格
- テストデータ：住宅の特徴量のみ（価格を予測）
2. データの前処理
データには欠損値が含まれており、それを適切に処理することが重要です。今回のプロジェクトでは、以下の方法でデータの前処理を行いました。
2.1 欠損値の補完
データの中には、情報が不足している箇所（欠損値）がありました。これを補完するため、平均値補完（数値データ）やモード値補完（カテゴリデータ）を使用しました。例えば、欠損値がある場合は次のように補完しました：
参考コード例
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from sklearn.impute import SimpleImputer # 数値データの欠損値を平均値で補完 imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train) X_test_imputed = imputer.transform(X_test) |
2.2 カテゴリ変数のエンコーディング
データには、カテゴリ型の変数も多く含まれており、それらを数値に変換する必要がありました。ラベルエンコーディングを使用して、カテゴリ変数を数値に変換しました。
3. モデルの構築
今回の住宅価格予測では、ランダムフォレストを使用して価格を予測しました。このモデルは、複数の決定木を使って学習し、最終的な予測を平均化することで精度を高めるアプローチです。
参考コード例
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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # ランダムフォレストモデルの作成 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train_imputed, y_train) |
メモリを更新しました
今回のKaggleデータ分析のプロジェクトについてのブログのまとめは、以下のような形で構成すると良いと思います。実際のコード部分は「参考コード」という形で示し、Kaggleの規約を守る形にします。
Kaggleでのデータ分析：住宅価格予測プロジェクト
今回のプロジェクトでは、アイオワ州エイムズの住宅データを使用して、住宅価格を予測するモデルを構築しました。このデータセットには住宅に関する詳細な特徴量が含まれており、それらを活用して最終的な住宅価格を予測することが目的です。
1. データの概要
データセットには、トレーニングデータとテストデータが含まれており、それぞれ79の説明変数があります。説明変数には、物理的な構造、立地、周辺の利便性など、価格に影響を与える多岐にわたる要素が含まれています。
- トレーニングデータ：住宅の特徴量と価格
- テストデータ：住宅の特徴量のみ（価格を予測）
2. データの前処理
データには欠損値が含まれており、それを適切に処理することが重要です。今回のプロジェクトでは、以下の方法でデータの前処理を行いました。
2.1 欠損値の補完
データの中には、情報が不足している箇所（欠損値）がありました。これを補完するため、平均値補完（数値データ）やモード値補完（カテゴリデータ）を使用しました。例えば、欠損値がある場合は次のように補完しました：
参考コード例
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from sklearn.impute import SimpleImputer # 数値データの欠損値を平均値で補完 imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train) X_test_imputed = imputer.transform(X_test) |
2.2 カテゴリ変数のエンコーディング
データには、カテゴリ型の変数も多く含まれており、それらを数値に変換する必要がありました。ラベルエンコーディングを使用して、カテゴリ変数を数値に変換しました。
3. モデルの構築
今回の住宅価格予測では、ランダムフォレストを使用して価格を予測しました。このモデルは、複数の決定木を使って学習し、最終的な予測を平均化することで精度を高めるアプローチです。
参考コード例
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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # ランダムフォレストモデルの作成 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train_imputed, y_train) |
4. モデルの評価
トレーニングデータを使ってモデルを学習させた後、検証用データを使ってモデルの精度を確認しました。評価指標としては**平均二乗誤差（RMSE）**を使用しました。
参考コード例
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from sklearn.metrics import mean_squared_error # 検証データで予測 y_pred = model.predict(X_valid_imputed) # RMSEの計算 mse = mean_squared_error(y_valid, y_pred) rmse = mse ** 0.5 print(f'RMSE: {rmse}') |
5. 結果と改善点
最終的なスコアは0.14973となり、Kaggleの順位は2384位でした。この結果は予測モデルの精度を示すもので、今後の改善点としては以下が考えられます：
- 特徴量のエンジニアリング：データに対してさらに深い特徴量の作成を行い、価格により影響を与える要因を抽出する。
- モデルのチューニング：ランダムフォレストモデルのハイパーパラメータを最適化することで、モデルの精度を向上させる。
- その他のアルゴリズムの試行：他のモデル、例えばXGBoostやLightGBMといった勾配ブースティングモデルを試すことも有効です。
住宅価格予測レポート
1. 目的
本レポートでは、Kaggleの「住宅価格予測」データセットを使用して、住宅価格を予測するためのモデルを構築し、その結果を分析します。予測モデルの精度を向上させ、将来的な住宅価格の傾向を把握することで、不動産市場における意思決定を支援することを目指しています。
2. データセット概要
データはKaggleの「House Prices - Advanced Regression Techniques」コンペティションから取得されました。データセットには、住宅の様々な特徴量（立地、面積、建築年、部屋数など）が含まれており、これらの情報を基に住宅の販売価格（SalePrice）を予測することが目的です。
主な特徴量：
- LotArea: 敷地面積
- YearBuilt: 建築年
- GrLivArea: 地上の生活面積
- OverallQual: 全体の品質
- Neighborhood: 住宅のある近隣地域
3. データの前処理
データには一部の欠損値や異常値が含まれていたため、以下のような前処理を行いました。
- 欠損値の補完: 数値データは平均値で補完し、カテゴリデータは「None」で補完しました。
- ラベルエンコーディング: カテゴリ変数を数値データに変換するため、ラベルエンコーディングを適用しました。
- 標準化: 特徴量を標準化し、モデルの学習を効率化しました。
4. モデルの選択
予測にはランダムフォレスト回帰モデル（RandomForestRegressor）を使用しました。このモデルは、複数の決定木を組み合わせて、強力な予測力を持つため、住宅価格のような複雑な問題に適しています。
モデルのハイパーパラメータ：
- n_estimators: 100（使用する決定木の数）
- random_state: 42（再現性のための乱数シード）
5. 結果
モデルの学習後、検証データを使用して予測を行いました。評価指標として**平均二乗誤差（RMSE）**を使用し、以下の結果が得られました。
- RMSE: 0.14973
- Kaggle順位: 2384位／4509位中
この結果は、初期モデルとしては良好ですが、さらなる改善が可能です。具体的には、特徴量のエンジニアリングや他のモデルの利用、ハイパーパラメータの調整が有効です。
6. ビジネス応用
今回の住宅価格予測モデルは、以下のようなビジネス応用が考えられます。
- 価格設定の最適化: 不動産業者が住宅の販売価格を設定する際に、予測モデルを活用して適切な価格帯を提示できます。これにより、売主が市場価格に基づいた価格設定を行いやすくなり、販売期間の短縮が期待されます。
- 地域別の価格予測: 地域ごとの価格変動を予測することで、不動産投資家に対して、どの地域が将来的に価値が上昇するかをアドバイスできます。
- マーケティング戦略: 不動産開発業者が新たな物件を販売する際に、ターゲット顧客層に応じた価格帯を予測するためのマーケティング戦略に活用できます。
7. 次のステップ
今後の改善点として、以下のステップを検討します。
- 特徴量エンジニアリング: 新たな特徴量を作成し、モデルの精度を向上させる。
- 他のモデルの試行: XGBoostやLightGBMなど、より高度な回帰モデルを試行し、精度を比較する。
- クロスバリデーション: モデルの汎化性能を評価するため、クロスバリデーションを実施する。
まとめ
今回のプロジェクトでは、アイオワ州エイムズの住宅データを使用し、ランダムフォレスト回帰モデルを用いて住宅価格を予測しました。データ前処理では、欠損値補完やカテゴリ変数のエンコーディングを行い、モデルの精度を高めるための工夫をしました。結果として、モデルは良好な精度を示しましたが、さらなる改善の余地が残されています。今後は、特徴量エンジニアリングや他のアルゴリズムの適用、クロスバリデーションを用いた精度向上を目指して、さらなる取り組みを続けていきます。
住宅価格予測モデルは、不動産業界において価格設定や投資判断、マーケティング戦略に活用できる可能性があり、ビジネスにおける意思決定をサポートします。
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