Các lượt nộp
    Danh sách bài
    Trang chủ
    Báo lỗi

    solution

    Đề bài: [Data Science] Định giá căn hộ bằng hồi quy KNN

    Một sàn giao dịch định giá căn hộ mới bằng hồi quy KNN: giá dự đoán là trung bình cộng giá của kkk căn hộ giống nó nhất trong dữ liệu lịch sử.

    1. Tính khoảng cách Euclid từ căn hộ truy vấn tới từng căn hộ lịch sử (đặc trưng ddd chiều).
    2. Chọn kkk căn gần nhất (hòa khoảng cách ⇒ ưu tiên chỉ số nhỏ hơn).
    3. Dự đoán y^=1k∑i∈Nkyi\hat{y} = \frac{1}{k}\sum_{i \in N_k} y_iy^​=k1​∑i∈Nk​​yi​.
    • Định dạng đầu vào:

      Dòng đầu: ba số nguyên nnn ddd kkk (k ≤ n). nnn dòng tiếp theo: mỗi dòng gồm ddd số thực (đặc trưng) và một số thực yiy_iyi​ (giá). Dòng cuối: ddd số thực (căn hộ cần định giá).

    • Ràng buộc đầu vào:

      1 ≤ k ≤ n ≤ 1000; 1 ≤ d ≤ 10; |giá trị| ≤ 10000.

    • Định dạng đầu ra:

      Một dòng duy nhất: giá dự đoán làm tròn 2 chữ số thập phân ({:.2f}). Lưu ý: nếu kết quả bằng 0 hãy in 0.00 (tránh in -0.00, có thể cộng thêm 0.0 trước khi in).

    Ví dụ:

    Đầu vào:

    4 1 2
1 10
2 20
3 30
10 100
2

    Đầu ra:

    15.00

    Giải thích:

    Khoảng cách tới q=2: 1, 0, 1, 8. Gần nhất: điểm 1 (k/c 0), rồi điểm 0 và 2 hòa (k/c 1) ⇒ ưu tiên chỉ số nhỏ là 0. Trung bình giá (20+10)/2 = 15.00

    Đang tải editor...