住宅価格予測（House-price-prediction）

AI/ML
住宅価格予測（House-price-prediction）

住宅価格予測（House-price-prediction）

本リポジトリは「House-price-prediction」という小規模なPythonベースの住宅価格予測プロジェクトです。ファイルはスクリプトとREADMEのみで構成され、住宅価格データの前処理、特徴量エンジニアリング、回帰モデルによる学習と評価を行う典型的なパイプラインが想定されます。学習済みモデルの保存や詳細なドキュメントは少なく、学習の手順や改善案を検討するための出発点として適しています（約300字）。

https://github.com/subiksha-2006/House-price-prediction

概要

このリポジトリは、住宅価格予測のためのPythonスクリプトを含むシンプルなサンプルプロジェクトです。ファイル構成は最小限で、分析・モデル作成の実装が1つのスクリプト（House price prediction.py）にまとめられていると推測されます。READMEは簡潔で詳細な説明は限定的ですが、データ前処理、特徴量設計、回帰モデルの学習評価といった基本的なワークフローを学ぶ教材やプロトタイプとして利用できます。実運用にはコードの整備や環境情報、再現手順の追加が必要です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • シンプルなワンファイル実装: 分析とモデル構築の流れが一つのスクリプトにまとまっているため読み始めが容易。
  • 住宅価格予測の典型的パイプライン: データ読み込み、前処理、モデル訓練、評価の基本が含まれる想定。
  • 学習教材・プロトタイプ向け: 小さなサンプルとして、手を加えながら学習や実験ができる。
  • 拡張しやすい構成: ファイル数が少ないため、機能分割やテスト導入を容易に行える。

技術的なポイント

リポジトリ自体は最小構成ですが、住宅価格予測の実装にあたって注目すべき技術的ポイントを整理します。まずデータ前処理では欠損値処理、カテゴリ変数のエンコーディング（ワンホットやターゲットエンコーディング）、外れ値の扱いが重要です。特徴量エンジニアリングでは平方尺や築年数、近隣指標などの派生変数が予測精度に寄与します。モデル選択は線形回帰や決定木系（RandomForest、Gradient Boosting）、場合によってはXGBoost/LightGBMが有効で、クロスバリデーションと評価指標（RMSE、MAE、R2）による比較が基本です。ハイパーパラメータはGridSearchやRandomizedSearchで最適化し、モデルの過学習には正則化や早期停止を検討します。再現性のために乱数シード固定、環境依存パッケージの明記（requirements.txt）やノートブック化が推奨されます。さらにモデル解釈性のために特徴量重要度やSHAP解析を導入すると実用性が高まります。最後に本番運用を想定する場合はモデル保存（pickle/ joblib）、推論用API、パイプライン化（scikit-learn Pipeline）による整備が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • House price prediction.py: file
    • 推定される役割：データ読み込み、前処理、モデル構築、学習と評価を行うメインスクリプト。スクリプト内で使用するライブラリはpandas、numpy、scikit-learnなどが想定される。
  • README.md: file
    • シンプルな説明が記載されている短いREADME。プロジェクトの目的や実行方法、必要なデータの配置場所や依存関係については追記が望まれる。

（補足）現状ではrequirements.txtやデータファイル、サンプル出力、実行手順が含まれていないため、ローカルで実行するにはスクリプトを読み解いて必要なライブラリを用意する必要があります。テストやCIも未整備のため、拡張時はコード分割とドキュメント化を優先してください。

まとめ

学習目的の簡潔な住宅価格予測サンプル。拡張と再現性の整備が今後の課題。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

House-price-prediction…