مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتونچهارشنبه 24, سپتامبر 2025

مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتون

سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را حوضه مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتون انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.این پروژه برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر برای انجام پروژه هوش مصنوعی بسیار مفید است.جهت خرید و  دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.

زبان برنامه نویسی پایتون : 

پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز (open source) است که با داشتن هزاران کتابخانه در حوزه های مختلف قدرت بسیار زیادی را کسب نموده است.پایتون جزو محبوب ترین و سریعترین زبان های سطح بالاست.از جمله پروژه های قابل انجام با پایتون میتوان به انجام پروژه های مهندسی نرم افزار  ،انجام پروژه مهندسی برق ، انجام پروژه مهندسی مکانیک ،انجام پروژه مهندسی پزشکی  ، انجام پروژه امنیت شبکه ، انجام پروژه طراحی سایت ،انجام پروژه داده کاوی ،  انجام پروژه شناسایی الگو ، انجام پروژه پایتورچ و … اشاره نمود.

پایتون اغلب در نرم افزار های مختلفی اجرا می شود که برخی از آنها عبارتند از : انجام پروژه در ژوپیتر ، انجام پروژه در نت بینز ، انجام پروژه در پایچارم و …

توضیحات پروژه :

عنوان : مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتون

کد پروژه : ۹۲۶۶۹

موضوع پروژه، مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتون در ۱۲ صفحه می باشد.

House Price Prediction Analysis Using TensorFlow Decision Forests

Abstract
This paper examines the application of TensorFlow Decision Forests (TF-DF) in predicting house prices using the “House Prices: Advanced Regression Techniques” dataset from Kaggle. The primary objective of this research is to identify factors influencing house prices and evaluate the effectiveness of the Random Forest algorithm in accurately predicting prices. The data used includes 79 different features from 1,460 houses in Ames, Iowa, covering a wide range of structural, quality, and locational characteristics.
The methodology of this research includes data preparation, Random Forest model configuration, model training, and performance evaluation using various metrics. One of the main advantages of TF-DF is its ability to process different types of data (numerical, categorical) and handle missing values without extensive preprocessing.
Feature importance analysis results indicate that overall building quality, garage capacity, exterior quality, and neighborhood are the most significant determinants of house prices. The Random Forest model with 300 decision trees demonstrates acceptable performance in price prediction, and model convergence analysis suggests that most predictive power is achieved in the first 100 trees.
This study demonstrates that TensorFlow Decision Forests provides an efficient and interpretable approach to house price prediction and can serve as an appropriate starting point for analyzing complex tabular data.
Keywords: House price prediction, TensorFlow Decision Forests, Random Forest, Machine Learning, Feature importance analysis

بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه“مقاله انگلیسی تحلیل پیش بینی قیمت خانه در پایتون“برای شما نمایش داده می شود.

فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.

سفارش پروژه مشابه :

درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید در تلگرام یا واتساپ یا ایتای شماره ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ پیام دهید و یا به صفحه سفارش پروژه پایتون مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.

خرید پروژه های مشابه :

سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده پایتون را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.