Science Score: 44.0%
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○JOSS paper metadata
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○Scientific vocabulary similarity
Low similarity (1.6%) to scientific vocabulary
Repository
LH_CD_LUCASRAFAELPESSOA
Basic Info
- Host: GitHub
- Owner: paraenseembh
- Language: Jupyter Notebook
- Default Branch: main
- Size: 27.7 MB
Statistics
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 7
- Releases: 0
Metadata Files
README.md
Desafio Lighthouse - predição de preços de apartamentos
Esse projeto objetiva desenvolver um modelo de previsão de preços a partir do dataset oferecido, e avaliar tal modelo utilizando as métricas de avaliação que mais fazem sentido para o problema. O uso de outras fontes de dados além do dataset é permitido (e encorajado).
Arquivo de entrega final está na pasta SRC.
Vídeo explicativo: https://youtu.be/DNQYSWQNL-4 OU https://drive.google.com/file/d/1fGJzD5Pna3mkvT-869gXmTIfumcPyMIk/view?usp=drive_link
Integrantes
- Lucas Rafael Pessoa do Nascimento
Entregas necessárias
- Faça uma análise exploratória dos dados (EDA), demonstrando as principais características entre as variáveis e apresentando algumas hipóteses de negócio relacionadas. Seja criativo!
Responda também às seguintes perguntas:
- Supondo que uma pessoa esteja pensando em investir em um apartamento para alugar na plataforma, onde seria mais indicada a compra?
- O número mínimo de noites e a disponibilidade ao longo do ano interferem no preço?
- Existe algum padrão no texto do nome do local para lugares de mais alto valor?
- Explique como você faria a previsão do preço a partir dos dados. Quais variáveis e/ou suas transformações você utilizou e por quê? Qual tipo de problema estamos resolvendo (regressão, classificação)? Qual modelo melhor se aproxima dos dados e quais seus prós e contras? Qual medida de performance do modelo foi escolhida e por quê?
Supondo um apartamento com as seguintes características, Qual seria a sua sugestão de preço?
{'id': 2595, 'nome': 'Skylit Midtown Castle', 'hostid': 2845, 'hostname': 'Jennifer', 'bairrogroup': 'Manhattan', 'bairro': 'Midtown', 'latitude': 40.75362, 'longitude': -73.98377, 'roomtype': 'Entire home/apt', 'minimonoites': 1, 'numerodereviews': 45, 'ultimareview': '2019-05-21', 'reviewspormes': 0.38, 'calculadohostlistingscount': 2, 'disponibilidade365': 355}
Salve o modelo desenvolvido no formato .pkl.
A entrega deve ser feita através de um repositório de código público que contenha o modelo em pki, o read.me , arquivos com os requisitos necessários para rodar a aplicação, relatórios e análises de dados em PDF, JupyterNotebook ou semelhantes e um vídeo curto explicando o processo.
Instruções de utilização
Assim que a primeira versão do sistema estiver disponível, deverá complementar com as instruções de utilização. Descreva como instalar eventuais dependências e como executar a aplicação.
Histórico de versões
- 0.1.1
- CHANGE: Atualização das documentacoes. Código permaneceu inalterado.
- 0.1.0
- Indução do primeiro modelo do agente inteligente.
- 0.0.1
- Trabalhando na preparação dos dados.
Citation (CITATION.cff)
cff-version: 1.0.1
message: Por favor, cite o repositório utilizando estes metadados.
title: Repositório modelo para a disciplina de Projeto em Ciência de Dados I - Sistemas Inteligentes.
authors:
- name-suffix: Professor
affiliation: PUC Minas
family-names: de Paula
given-names: Hugo
keywords:
- Ciência de Dados
- Jupyter Notebooks
- Aprendizado de Máquina
repository-code:
license: CC-BY-4.0
version: 1.0.0
date-released: 2023-06-30
GitHub Events
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- Issues event: 7
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All Time
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Past Year
- Issues: 7
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Top Authors
Issue Authors
- paraenseembh (7)