案例来源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247483916&idx=1&sn=a83de5391530049632ba2a0ef4d6a60b @AI100
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1. 数据：kaggle比赛提供的描述洛瓦（Lowa）住房方方面面的特征总共有79个
2. 目标：预测亚美尼亚州洛瓦市（Ames，Lowa）的房价
3. 探索性数据分析
- 绘制各个特征的直方图，了解哪些可能是异常值。
- 基于直方图，初步了解哪些特征有效
- 由于是回归问题，多重共线性会影响预测效果。计算特征间的相关系数，找出具有较高相关性的特征
4. 特征工程
- 房屋到街道的直线距离。将房屋分组（分组依据？），组内使用中位数来填充NA
- 对于连续特征，为了使其满足线性回归所需要的线性特征、恒等方差以及正态性等，使用log（x+1）进行特征转化
- 对于一部分特征，采用“差、中等、好”来简化
5. 模型融合
- sensemble：训练xgb、lasso、ridge模型，等权重平均
- stacking：以xgb、lasso、random forest、gbm模型的输出作为新特征，以xgb作为分类器训练