【数据分享】R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 【数据分享】R语言对airbnb数据nlp文本挖掘、地理、词云可视化、回归GAM模型、交叉验证分析

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27976


作者:Guojiang Zhao


数据量大,数据要进行清洗以及预处理,同时要多方面可视化,要探索多变量对因变量的影响。


解决方案


用R语言读取数据查看文末了解数据获取方式,对数据进行清洗合并以及预处理,数据可视化,特征工程以及变量选择,建模,交叉验证,模型评价。


任务/目标


对价格进行预测并且比较


特征转换


处理缺失值(对缺失值进行插值以及取均值进行处理,同时去掉一些缺失较少的数据行)

将因子变量变为数值型变量好做best subset selection来进行特征选择等等


可视化


运用nlp以及词云可视化


点击标题查阅往期内容


R语言文本挖掘、情感分析和可视化哈利波特小说文本数据


01

02

03

04


构造


以上说明了如何抽取相关特征,我们大致有如下训练样本(只列举部分特征)。

划分训练集和测试集


训练集70%和测试集30%

变量选择:best subset selection

选取5个最佳的变量


建模


预测价格


  1. 多元回归分析
  2. GAM模型(平滑样条,多项式回归,三次样条)
  3. 不同变量通过cross-validation来选择哪一种模型是cv.error最小的

如图:

最后得到最终的一个模型

回归决策树


剪枝后

预测


三个模型中分别对price预测

模型比较:

比较预测值和实际值的RMSE,选取最优模型

三个模型price预测值与实际值

比较:

可以看出,GAM模型是三个模型中最适合的,然后可以依据该模型对price进行预测。


相关文章
|
2月前
|
数据采集 数据可视化
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行因子分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
2月前
|
Web App开发 数据可视化 数据挖掘
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
利用R语言进行聚类分析实战(数据+代码+可视化+详细分析)
|
2月前
|
移动开发 数据可视化
广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言2实例合集|附数据代码
广义线性模型beta二项分布的淋巴结疾病风险预测可视化R语言2实例合集|附数据代码
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:文本生成与自然语言处理
【7月更文挑战第14天】 使用Python实现深度学习模型:文本生成与自然语言处理
35 12
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其面临的挑战。文章首先概述了NLP的重要性和深度学习技术的基本概念,随后详细分析了深度学习在语音识别、机器翻译、情感分析等方面的成功案例。同时,文章也指出了当前深度学习模型在数据依赖性、模型可解释性以及资源消耗方面的主要挑战,并讨论了未来可能的发展方向。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
【7月更文挑战第17天】随着人工智能的迅速发展,深度学习已成为解决复杂问题的关键工具。特别是在自然语言处理领域,深度学习技术的应用不仅推动了语言模型的创新,还促进了语音识别、机器翻译等技术的发展。然而,这一领域也面临着数据偏差、模型解释性不足等挑战。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的具体应用及其面临的主要挑战,并讨论未来可能的发展方向。
16 5
|
5天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文将深入探讨深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其所面临的挑战。我们将分析深度学习如何改变NLP的传统方法,包括语言模型、机器翻译和情感分析等任务的进步。同时,我们也将讨论数据偏差、模型解释性和资源消耗等挑战,并提出一些解决这些挑战的潜在途径。通过综合最新的研究成果和案例分析,本文旨在为读者提供一个关于深度学习在NLP中作用及未来发展方向的全面视角。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 人机交互
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为自然语言处理领域的核心技术。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的广泛应用,包括语音识别、机器翻译、情感分析等方面,并分析其面临的挑战,如数据稀缺性、模型可解释性等问题。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文旨在探索深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其所面临的挑战。通过分析深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和Transformer在语言翻译、情感分析和文本生成等任务中的表现,揭示其在处理复杂语言模式方面的优势。同时,文章指出数据偏见、模型泛化能力不足以及计算资源的巨大需求等问题,提出了未来研究的方向,以期推动NLP技术的进一步发展。 【7月更文挑战第16天】
9 3
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
本文旨在探讨深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域的应用及其所面临的挑战。通过分析深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和Transformer的结构与功能,揭示这些模型如何处理语言的序列性和上下文依赖问题。同时,文章将讨论深度学习在语言翻译、情感分析和文本生成等方面的实际成效,以及数据偏见、资源消耗和可解释性等关键挑战。最后,本文将展望深度学习未来在NLP领域的发展方向,包括跨语言学习、低资源语言处理和增强模型可解释性的策略。 【7月更文挑战第18天】
9 1