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Desafios Mensais

Aprenda por meio de experiências de aprendizagem contínua, os desafios levarão suas habilidades de Data Science para o próximo nível.

Desafio de Dezembro

Olá, Cientista de Dados!

Você recentemente foi contratado por uma empresa imobiliária para verificar a qualidade das casas e criar um modelo de previsão de crime.

O desafio é seu, basta aceitá-lo!

Entendendo o Dataset

Os dados refere-se a valores habitacionais nos subúrbios de Boston.

1. Número de instâncias: 506
2. Número de atributos: 13 atributos contínuos (incluindo o atributo “classe” “MEDV”), 1 atributo de valor binário.
3. Informações de atributos: Taxa de crime per capita de CRIM por cidade
4. ZN proporção de terrenos residenciais zoneados para lotes com mais de 25.000 pés quadrados.
5. Proporção INDUS de acres de negócios não varejistas por cidade
6. Variável dummy CHAS Charles River (= 1 se a área limita o
rio; 0 caso contrário)
7. Concentração de óxidos nítricos NOX (partes por 10 milhões)
8. Número médio de quartos por habitação RM
9. Proporção de AGE de unidades ocupadas pelo proprietário construídas antes de 1940
10. Distâncias ponderadas DIS até cinco centros de empregos de Boston
11. Índice RAD de acessibilidade a rodovias radiais
12. Taxa de imposto sobre a propriedade de valor total por $ 10.000
13. Proporção professor-aluno da PTRATIO por cidade
14. B 1000 (Bk – 0,63) ^ 2, onde Bk é a proporção de negros
por cidade
15. LSTAT% status inferior da população
16. MEDV Valor médio de casas ocupadas pelo proprietário em US $ 1.000
17. Valores de atributo ausentes: Nenhum.

Submissão

Todas as submissões de projeto deve ser enviada por e-mail para contato@eloscience.com.
O arquivo deve conter as previsões feitas e deve ter o seguinte formato:

Fique por dentro!

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