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with-pictu
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master
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e1d0ad89f4 | ||
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23
Jenkinsfile
vendored
Normal file
23
Jenkinsfile
vendored
Normal file
@ -0,0 +1,23 @@
|
|||||||
|
pipeline {
|
||||||
|
agent any
|
||||||
|
|
||||||
|
stages {
|
||||||
|
stage('Build') {
|
||||||
|
steps {
|
||||||
|
echo 'Building..'
|
||||||
|
// Run black to format all Python files
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||||||
|
sh 'find . -name "*.py" -exec black {} +'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
stage('Test') {
|
||||||
|
steps {
|
||||||
|
echo 'Testing..'
|
||||||
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}
|
||||||
|
}
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||||||
|
stage('Deploy') {
|
||||||
|
steps {
|
||||||
|
echo 'Deploying....'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
212
Mieszkania.ipynb
212
Mieszkania.ipynb
@ -1,212 +0,0 @@
|
|||||||
{
|
|
||||||
"nbformat": 4,
|
|
||||||
"nbformat_minor": 0,
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"colab": {
|
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||||||
"provenance": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"kernelspec": {
|
|
||||||
"name": "python3",
|
|
||||||
"display_name": "Python 3"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"language_info": {
|
|
||||||
"name": "python"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"cells": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "markdown",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"Ładowanie danych:"
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||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
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||||||
"id": "coWdAJZAPC1C"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"colab": {
|
|
||||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"id": "bozs99nnO2jv",
|
|
||||||
"outputId": "4119ebc8-eccf-4574-866c-2502176e0fbd"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"output_type": "stream",
|
|
||||||
"name": "stdout",
|
|
||||||
"text": [
|
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||||||
"fatal: destination path 'mieszkania5' already exists and is not an empty directory.\n"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"!git clone git://gonito.net/mieszkania5"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "markdown",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"Importy:"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "OFaZTYDGQqLQ"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"import csv\n",
|
|
||||||
"import pandas as pd\n",
|
|
||||||
"import numpy as np\n",
|
|
||||||
"\n",
|
|
||||||
"data = pd.read_table(\"mieszkania5/train/train.tsv\", delimiter='\\t', header=None)\n",
|
|
||||||
"data.rename(columns={0: 'cena', 1: 'stan', 2: 'czynsz', 3: 'x3', 4: 'cenazam', 5: 'link', 6: 'pietro', 7: 'x7', 8: 'metraz', 9: 'rynek', 10: 'liczba pokoi', 11: 'budynek', 12: 'x12', 13: 'x13', 14: 'x14', 15: 'x15', 16: 'x16', 17: 'x17', 18: 'x18', 19: 'x19', 20: 'x20', 21: 'x21', 22: 'x22', 23: 'x23', 24: 'x24', 25: 'x25'}, inplace=True)\n",
|
|
||||||
"\n",
|
|
||||||
"data.drop('x3', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('cenazam', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('link', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('pietro', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('budynek', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x7', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x12', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x13', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x14', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x15', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x16', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x17', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x18', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x19', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x20', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x21', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x22', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x23', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x24', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"data.drop('x25', inplace=True, axis=1)\n",
|
|
||||||
"\n",
|
|
||||||
"data['czynsz'] = data['czynsz'].str.extract('(\\d+)')\n",
|
|
||||||
"data['stan'] = data['stan'].map({'do zamieszkania': 2, 'do remontu': 1, 'do wykończenia': 2})\n",
|
|
||||||
"data['rynek'] = data['rynek'].map({'wtórny': 0, 'pierwotny': 1})\n",
|
|
||||||
"\n",
|
|
||||||
"data.dropna(inplace=True)"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "K-TUB0pAPCp2"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "markdown",
|
|
||||||
"source": [],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "57zFDlw7PDDb"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"cena = data['cena']\n",
|
|
||||||
"parametry = data[['stan', 'czynsz', 'liczba pokoi', 'metraz', 'rynek']]"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "___F5VBeco6H"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"from sklearn.linear_model import LinearRegression"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "H1shMEsxTccr"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"def train_model(cena, parametry):\n",
|
|
||||||
" model = LinearRegression()\n",
|
|
||||||
" model.fit(X=parametry, y=cena)\n",
|
|
||||||
" return model"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "vT9sCZ2XTjKy"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"model = train_model(cena, parametry)"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "-DZ-HNMtUBmr"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"def predict(stan, czynsz, liczba_pokoi, metraz, rynek):\n",
|
|
||||||
" return model.predict(np.array([[stan, czynsz, liczba_pokoi, metraz, rynek]])).item()"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "oK_ZW9N9Wg2u"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [
|
|
||||||
"predict(1, 200, 2, 40.0, 0)"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"colab": {
|
|
||||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"id": "bLmRBRBMgFTg",
|
|
||||||
"outputId": "f94f3691-9a2a-4035-b3ad-dde097631e85"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"output_type": "stream",
|
|
||||||
"name": "stderr",
|
|
||||||
"text": [
|
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||||||
"/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/base.py:439: UserWarning: X does not have valid feature names, but LinearRegression was fitted with feature names\n",
|
|
||||||
" warnings.warn(\n"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"output_type": "execute_result",
|
|
||||||
"data": {
|
|
||||||
"text/plain": [
|
|
||||||
"217119.72285625804"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"metadata": {},
|
|
||||||
"execution_count": 60
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"cell_type": "code",
|
|
||||||
"source": [],
|
|
||||||
"metadata": {
|
|
||||||
"id": "K7eEdZFzgI3n"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"execution_count": null,
|
|
||||||
"outputs": []
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
BIN
__pycache__/model_training.cpython-310.pyc
Normal file
BIN
__pycache__/model_training.cpython-310.pyc
Normal file
Binary file not shown.
BIN
__pycache__/price_evaluation.cpython-310.pyc
Normal file
BIN
__pycache__/price_evaluation.cpython-310.pyc
Normal file
Binary file not shown.
462
dev-0/expected.tsv
Normal file
462
dev-0/expected.tsv
Normal file
@ -0,0 +1,462 @@
|
|||||||
|
373000
|
||||||
|
299000
|
||||||
|
365000
|
||||||
|
369000
|
||||||
|
483791
|
||||||
|
430000
|
||||||
|
312000
|
||||||
|
397000
|
||||||
|
302672
|
||||||
|
325000
|
||||||
|
302800
|
||||||
|
300495
|
||||||
|
375038
|
||||||
|
437131
|
||||||
|
373761
|
||||||
|
337567
|
||||||
|
359320
|
||||||
|
326407
|
||||||
|
294819
|
||||||
|
266000
|
||||||
|
355720.5
|
||||||
|
288000
|
||||||
|
239000
|
||||||
|
385000
|
||||||
|
349000
|
||||||
|
804500
|
||||||
|
520000
|
||||||
|
315441
|
||||||
|
339000
|
||||||
|
429000
|
||||||
|
325000
|
||||||
|
269000
|
||||||
|
420000
|
||||||
|
400000
|
||||||
|
420000
|
||||||
|
385000
|
||||||
|
617232
|
||||||
|
399000
|
||||||
|
328338
|
||||||
|
596232
|
||||||
|
339000
|
||||||
|
293000
|
||||||
|
289000
|
||||||
|
330000
|
||||||
|
499000
|
||||||
|
419000
|
||||||
|
219598
|
||||||
|
341670
|
||||||
|
351259
|
||||||
|
319000
|
||||||
|
211426
|
||||||
|
309000
|
||||||
|
299000
|
||||||
|
349000
|
||||||
|
508000
|
||||||
|
270000
|
||||||
|
333750
|
||||||
|
724120
|
||||||
|
485000
|
||||||
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274000
|
||||||
|
242775
|
||||||
|
415125
|
||||||
|
269000
|
||||||
|
535000
|
||||||
|
497000
|
||||||
|
357124
|
||||||
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830000
|
||||||
|
675000
|
||||||
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399000
|
||||||
|
550000
|
||||||
|
245000
|
||||||
|
219598
|
||||||
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365000
|
||||||
|
435000
|
||||||
|
254231
|
||||||
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|
||||||
|
485000
|
||||||
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469758
|
||||||
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||||||
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|
||||||
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279000
|
||||||
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283080
|
||||||
|
298200
|
||||||
|
339000
|
||||||
|
239900
|
||||||
|
341145
|
||||||
|
310000
|
||||||
|
369000
|
||||||
|
327000
|
||||||
|
259000
|
||||||
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1308456
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||||||
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434358
|
||||||
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449000
|
||||||
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293000
|
||||||
|
203000
|
||||||
|
273000
|
||||||
|
175000
|
||||||
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368938
|
||||||
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299000
|
||||||
|
415000
|
||||||
|
333000
|
||||||
|
345000
|
||||||
|
350000
|
||||||
|
297987
|
||||||
|
290696.04
|
||||||
|
293571
|
||||||
|
459000
|
||||||
|
355000
|
||||||
|
269000
|
||||||
|
345000
|
||||||
|
300000
|
||||||
|
1156756
|
||||||
|
242943.1
|
||||||
|
486600
|
||||||
|
305370
|
||||||
|
318240
|
||||||
|
340000
|
||||||
|
316000
|
||||||
|
300500
|
||||||
|
335000
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
1100000
|
||||||
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|
||||||
|
370000
|
||||||
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|
||||||
|
249000
|
||||||
|
555000
|
||||||
|
315205
|
||||||
|
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|
||||||
|
385000
|
||||||
|
397005
|
||||||
|
469000
|
||||||
|
490000
|
||||||
|
316900
|
||||||
|
254500
|
||||||
|
280000
|
||||||
|
294588
|
||||||
|
275000
|
||||||
|
369000
|
||||||
|
857514
|
||||||
|
560000
|
||||||
|
310000
|
||||||
|
596232
|
||||||
|
459000
|
||||||
|
238000
|
||||||
|
440000
|
||||||
|
499000
|
||||||
|
327104
|
||||||
|
650000
|
||||||
|
235000
|
||||||
|
338200
|
||||||
|
412000
|
||||||
|
329000
|
||||||
|
609631
|
||||||
|
309000
|
||||||
|
250000
|
||||||
|
469000
|
||||||
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||||||
|
213999.9679537021
|
||||||
|
324842.58530482976
|
||||||
|
213999.9679537021
|
||||||
|
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|
||||||
|
65517.75407795762
|
||||||
|
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|
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|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
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|
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|
||||||
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|
||||||
|
84946.28883270625
|
||||||
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113554.8093508493
|
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40388.61269774975
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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128772.07304301602
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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406218.851686141
|
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325183.35496851837
|
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|
||||||
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|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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422120.45711357263
|
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221951.5571929642
|
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319196.91843460395
|
||||||
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|
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|
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|
||||||
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|
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|
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|
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305768.832756247
|
||||||
|
622851.739871611
|
||||||
|
313157.37125289394
|
||||||
|
203531.4555610877
|
||||||
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453364.29652295937
|
||||||
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125495.43325632394
|
||||||
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326718.68980444747
|
||||||
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362338.64210039715
|
||||||
|
362338.64210039715
|
||||||
|
342740.92777607264
|
||||||
|
361352.5935809342
|
||||||
|
571997.2085511892
|
||||||
|
569285.5751226663
|
||||||
|
349521.06181702623
|
||||||
|
514067.9085023921
|
||||||
|
417311.8975300982
|
||||||
|
539210.0448094024
|
||||||
|
452845.65978207707
|
||||||
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400551.69621996867
|
||||||
|
859064.2577702019
|
||||||
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350876.87853128766
|
||||||
|
144834.8920386309
|
||||||
|
458969.8186499118
|
||||||
|
247761.24779113394
|
||||||
|
121118.7924815611
|
||||||
|
209748.1562949649
|
||||||
|
280622.49457065115
|
||||||
|
1314000.2924980894
|
||||||
|
454656.3842654617
|
||||||
|
273286.1351864069
|
||||||
|
339841.25884121144
|
||||||
|
278213.22637478216
|
||||||
|
240480.54795688263
|
||||||
|
278213.22637478216
|
||||||
|
348715.6955163772
|
||||||
|
427541.1004498792
|
||||||
|
499214.50220833626
|
||||||
|
512156.38902628643
|
||||||
|
499214.50220833626
|
||||||
|
366406.0922431814
|
||||||
|
380644.2686822192
|
||||||
|
649756.6035774458
|
||||||
|
311867.9070311308
|
||||||
|
BIN
flat_model.pkl
Normal file
BIN
flat_model.pkl
Normal file
Binary file not shown.
26
pipeline.py
Normal file
26
pipeline.py
Normal file
@ -0,0 +1,26 @@
|
|||||||
|
import csv
|
||||||
|
import model_training as mt
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import price_evaluation as pe
|
||||||
|
|
||||||
|
def eval(filename_in, filename_out):
|
||||||
|
data_eval = pd.read_table(filename_in, delimiter='\t', header=None)
|
||||||
|
data_eval.rename(columns={0: 'stan', 1: 'czynsz', 2: 'x3', 3: 'cenazam', 4: 'link', 5: 'pietro', 6: 'x7', 7: 'metraz', 8: 'rynek', 9: 'liczba pokoi', 10: 'budynek', 11: 'x12', 12: 'x13', 13: 'x14', 14: 'x15', 15: 'x16', 16: 'x17', 17: 'x18', 18: 'x19', 19: 'x20', 20: 'x21', 21: 'x22', 22: 'x23', 23: 'x24', 24: 'x25'}, inplace=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
data_eval.drop(['x3','cenazam','link','pietro','budynek','x7','x12','x13','x14','x15','x16','x17','x18','x19','x20','x21','x22','x23','x24','x25'], inplace=True, axis=1)
|
||||||
|
data_eval['czynsz'] = data_eval['czynsz'].str.extract('(\d+)')
|
||||||
|
data_eval['stan'] = data_eval['stan'].map({'do zamieszkania': 2, 'do remontu': 1, 'do wykończenia': 2})
|
||||||
|
data_eval['rynek'] = data_eval['rynek'].map({'wtórny': 0, 'pierwotny': 1})
|
||||||
|
data_eval['stan'] = data_eval['stan'].fillna(0)
|
||||||
|
data_eval['czynsz'] = data_eval['czynsz'].fillna(200)
|
||||||
|
data_eval['liczba pokoi'] = data_eval['liczba pokoi'].fillna(2)
|
||||||
|
data_eval['metraz'] = data_eval['metraz'].fillna(40.0)
|
||||||
|
data_eval['rynek'] = data_eval['rynek'].fillna(0)
|
||||||
|
data_eval.dropna(inplace=True)
|
||||||
|
data_eval = data_eval[['stan', 'czynsz', 'liczba pokoi', 'metraz', 'rynek']]
|
||||||
|
|
||||||
|
out = mt.model.predict(data_eval)
|
||||||
|
pd.DataFrame(out).to_csv(filename_out, sep='\t', index=False, header=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
eval('dev-0/in.tsv', 'dev-0/out.tsv')
|
||||||
|
eval('test-A/in.tsv', 'test-A/out.tsv')
|
||||||
418
test-A/in.tsv
Normal file
418
test-A/in.tsv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
418
test-A/out.tsv
Normal file
418
test-A/out.tsv
Normal file
@ -0,0 +1,418 @@
|
|||||||
|
436536.69225068507
|
||||||
|
472600.4957791639
|
||||||
|
365913.06798345
|
||||||
|
355128.4427831349
|
||||||
|
131833.66637354888
|
||||||
|
646886.6725335184
|
||||||
|
334338.4901026813
|
||||||
|
536072.2675018464
|
||||||
|
529063.9425151651
|
||||||
|
351800.2485486377
|
||||||
|
426555.0519304164
|
||||||
|
455553.4766766229
|
||||||
|
171723.01207089622
|
||||||
|
297897.73747289146
|
||||||
|
342681.40068289894
|
||||||
|
355097.23031301657
|
||||||
|
593121.4404591958
|
||||||
|
400990.8229924659
|
||||||
|
224053.5741490908
|
||||||
|
451709.6432426907
|
||||||
|
500224.3245957352
|
||||||
|
282593.9183976382
|
||||||
|
353097.5886393718
|
||||||
|
309386.0591294997
|
||||||
|
403016.8175186259
|
||||||
|
147801.62960023223
|
||||||
|
442948.1085664865
|
||||||
|
177387.28706270363
|
||||||
|
11482.522723783593
|
||||||
|
194329.59301224758
|
||||||
|
694461.412658309
|
||||||
|
362595.45714443433
|
||||||
|
668017.3571242713
|
||||||
|
297020.13034301443
|
||||||
|
349344.43084630556
|
||||||
|
527510.022237106
|
||||||
|
392628.7523117415
|
||||||
|
390740.85354551824
|
||||||
|
343181.62759966264
|
||||||
|
279379.57985535124
|
||||||
|
263242.3389454718
|
||||||
|
383233.6965154557
|
||||||
|
73346.16434887383
|
||||||
|
217288.16870320245
|
||||||
|
308114.22665661806
|
||||||
|
367882.0136134367
|
||||||
|
417512.4555268084
|
||||||
|
267063.80484659027
|
||||||
|
34283.84426671604
|
||||||
|
443812.4740721093
|
||||||
|
210785.47878092283
|
||||||
|
255871.19009756995
|
||||||
|
303906.69154232735
|
||||||
|
430706.6866501465
|
||||||
|
149845.97299558786
|
||||||
|
478886.5550907396
|
||||||
|
432962.2663676322
|
||||||
|
272176.8306020112
|
||||||
|
347918.7329728991
|
||||||
|
307058.2969780101
|
||||||
|
384088.75842475356
|
||||||
|
388055.513946502
|
||||||
|
172649.13121982088
|
||||||
|
384093.86014249304
|
||||||
|
199553.12140648713
|
||||||
|
205372.5659898484
|
||||||
|
341910.22133916564
|
||||||
|
172146.80336376443
|
||||||
|
372086.2252960643
|
||||||
|
324437.34934717487
|
||||||
|
287716.39837987634
|
||||||
|
247037.31781573995
|
||||||
|
326783.354171627
|
||||||
|
344969.65422220883
|
||||||
|
146986.36209593393
|
||||||
|
439943.4301322885
|
||||||
|
334432.5479287224
|
||||||
|
365651.3739072073
|
||||||
|
355310.9454599315
|
||||||
|
385821.0234093993
|
||||||
|
638865.7247165575
|
||||||
|
569903.9563866233
|
||||||
|
473541.93998109805
|
||||||
|
469519.09415584244
|
||||||
|
67881.47602689127
|
||||||
|
397190.011401333
|
||||||
|
313835.27961002465
|
||||||
|
339491.08093359147
|
||||||
|
361314.0333504934
|
||||||
|
297696.3688726547
|
||||||
|
394629.6301735132
|
||||||
|
293694.31752912
|
||||||
|
232427.53650060296
|
||||||
|
270240.9859030276
|
||||||
|
264078.18265638466
|
||||||
|
906943.1251904051
|
||||||
|
716031.2240215592
|
||||||
|
460770.01448490226
|
||||||
|
120749.92412591662
|
||||||
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90683.84803947009
|
||||||
|
379487.3807523678
|
||||||
|
386321.250326163
|
||||||
|
294892.19888959924
|
||||||
|
215466.32762462646
|
||||||
|
330066.353096911
|
||||||
|
358467.48059062974
|
||||||
|
226371.1604123194
|
||||||
|
628275.0067286567
|
||||||
|
625008.7210079359
|
||||||
|
354638.1388205403
|
||||||
|
746684.0270939263
|
||||||
|
409639.6845630782
|
||||||
|
234584.78126713575
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