vccs
Vue 3용 차트 컴포넌트 모음, Recharts에서 포팅
멜버른 주택 가격을 80% 범위로 추정합니다. 27,000건 실제 거래로 학습한 XGBoost가 브라우저에서 실행됩니다
Estimate a Melbourne sale price with an 80% range. XGBoost trained on 27,000 real sales, tested on future ones, running entirely in your browser.
데이터Python · JavaScriptGitHub @rishabhrayy온라인운영자 미확인
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개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
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Estimate what a Melbourne property would sell for, with an honest 80% price range, from the details a buyer actually knows: suburb, type, bedrooms, bathrooms, car spaces and, optionally, land size, building size and year built.
Try the live demo - it runs entirely in your browser, no server involved.
Tested the honest way: trained on sales up to October 2017, then evaluated only on 5,449 later sales (Nov 2017 to Mar 2018) that the model never saw. Shuffled train/test splits flatter house-price models, because they let the model peek at the future market.README 전문 보기 ↗지금 README 전체를 불러올 수 없습니다. 원문 링크에서 읽을 수 있습니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
Estimate what a Melbourne property would sell for, with an honest 80% price range, from the details a buyer actually knows: suburb, type, bedrooms, bathrooms, car spaces and, optionally, land size, building size and year built.
Try the live demo - it runs entirely in your browser, no server involved.
Tested the honest way: trained on sales up to October 2017, then evaluated only on 5,449 later sales (Nov 2017 to Mar 2018) that the model never saw. Shuffled train/test splits flatter house-price models, because they let the model peek at the future market.README 전문 보기 ↗