By the end of this course, learners will be able to prepare housing datasets, apply preprocessing and transformation techniques, engineer meaningful features, perform exploratory data analysis, and build predictive models using linear regression in Python. You will also learn to evaluate multicollinearity with Variance Inflation Factor (VIF) and validate prediction accuracy with best practices in model evaluation.
Python: Master House Price Prediction with Linear Regression
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5 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden
Prepare and preprocess housing datasets, apply transformations, and engineer features.
Build and evaluate regression models with correlation, VIF, and accuracy metrics.
Apply an end-to-end workflow on the Ames Housing dataset for predictive analytics.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Validation
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Predictive Modeling
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September 2025
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the core principles of house price prediction using linear regression. Students will gain hands-on experience in project setup, data preprocessing, transformation, and target variable preparation while developing an understanding of the Ames Housing dataset. By the end of this module, learners will have a solid foundation in preparing data for predictive modeling.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Aufgaben
This module equips learners with advanced techniques for feature engineering, handling missing values, and performing exploratory data analysis. Students will explore correlation, evaluate multicollinearity, and build predictive models to generate accurate house price predictions. The module concludes with best practices in model evaluation and project takeaways.
Das ist alles enthalten
11 Videos4 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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