Сбербанк билеты жд: Программа СберСпасибо — бонусы за покупки по карте!

Как оплатить авиабилет или билеты РЖД бонусами «Спасибо» от Сбербанка

Главная » Сбербанк » Оплата

Рубрика: Оплата

Для клиентов Сберегательного банка России доступны привилегии в виде бонусов «Спасибо». С помощью них можно не только оплатить мобильный телефон или получить скидку в магазине, но и оплатить ж/д или авиабилет.

Преимущества бонусной программы «Спасибо» от Сбербанка

Сбербанк «Спасибо» – это накопительная бонусная программа. Расплачиваясь картой Сберегательного банка в магазинах и кафе, клиент получает приятные бонусы. Ими можно расплачиваться также у партнёров финучреждения.

Для того чтобы получать бонусы, достаточно подключить услугу к карте и использовать её в качестве оплаты. Больше ничего не потребуется. Баллы начисляются в соответствии с условиями акции. От каких-то партнёров они начисляются мгновенно, а где-то придётся подождать до 2 недель. Процент возврата бонусов «Спасибо» отличается у всех партнёров акции, а также зависит от статуса пластика. Например, у социальных карты предусмотрен повышенный возврат бонусами.

Оплатить баллами можно до 99% от покупки. Бонусами можно расплачиваться за авиа- и ж/д билеты. Как подключить программу:

1. Зайти в личный кабинет интернет-банка или мобильного приложения.
2. Найти в разделах «Бонусная программа».
3. Внести информацию о телефонном номере, привязанном к счетам Сберегательного банка.
4. Согласиться с правилами акции.
5. Получить ключ участника программы.

Все те же действия помогут подключить услугу через банкомат, а для «Мобильного банка» нужно послать СМС «Спасибо ХХХХ» на короткий номер 900, где ХХХХ – это последние цифры пластика.

Особенности оплаты авиабилета бонусами «Спасибо»

У магазинов и компаний-партнёров свои правила программы «Спасибо». В одних происходит только начисление, в других – как начисляются, так и списываются баллы. Оплатить авиабилет бонусами «Спасибо» от Сбербанка можно, следуя данным правилам:

• есть возможность оплаты до 99% от стоимости;
• минимум денежными средствами должен быть оплачен 1% от стоимости билета;
• баллами можно расплачиваться только при условии оплаты картой Сбербанка;
• приобретение билетов происходит на сайте https://spasibosberbank.travel. Вход туда осуществляется с помощью логина и пароля от бонусной программы;
• выбрать можно любой нужный рейс;
• можно указать нужный размер скидки или желаемое количество баллов для списания;
• полученный электронный билет обменивается в кассе либо по QR-коду контроллеру.

Оплатить билет на самолёт накопленными бонусами «Спасибо» легко, для этого нужно следовать алгоритму:

1. Выбрать город отлёта и прилёта, количество билетов, класс и даты.
2. Далее перейти в раздел оплаты.
3. Ввести реквизиты пластика для оплаты.
4. Указать, сколько бонусов списывается в счёт авиабилетов.
5. Подтвердить покупку.

Списание происходит сразу с двух счетов: один счёт – бонусы «Спасибо», второй – расчётный счёт клиента. Помимо списания баллов, происходит и начисление от 1 до 5% от суммы покупки. Если клиент захочет вернуть билет, то баллы возвращаются обратно. Если вдруг при отмене транзакции произошёл сбой или она прошла некорректно, то всегда есть возможность позвонить в службу поддержки клиентов, и они исправят ситуацию.

Узнать остаток «Спасибо» очень просто, это можно сделать несколькими способами:

1. С помощью банкомата Сберегательного банка.
2. Через мобильное приложение или интернет-банкинг – в разделе «Спасибо». Там же можно проверить информацию о том, какой именно партнёр и в каком размере произвёл начисления.
3. В «Мобильном банке», просто отправив короткое сообщение со словом «Спасибо» и номером пластика. Ответ поступит в течение минуты.

Бонусы от Сбербанка — это не альтернатива накоплению миль на перелёты, какие предложения можно часто встретить у других финансовых учреждений. Это система скидок и накоплений с широким выбором партнёров и оплатой до 99% стоимости покупки.

Как оплатить ж/д билет бонусами

ОАО «РЖД» также входит в число партнёров акции Сберегательного банка. Но это невозможно сделать на сайте железных дорог России или в кассах вокзалов. Оплатить ж/д билеты бонусами «Спасибо» можно только на сайте spasibosberbank.travel. Именно там покупаются билеты на самолёт и поезд. Оплатить поездку можно с помощью поощрений могут только владельцы пластиковых карт финансовой компании. А также покупатель должен быть зарегистрирован в программе лояльности и оплачивать исключительно кредиткой Сбербанка.

Если у клиента на индивидуальном бонусном счёте накопилось достаточно баллов, то он может совершать покупки, пользуясь ими. Для оплаты ж/д перевозчика нужно зайти на специальную платформу онлайн-маркета spasibosberbank. trave и придерживаться следующего алгоритма:

1. Выбрать предпочитаемый вид транспорта, в данном случае это поезда РЖД (расположены сразу после самолётов).
2. Выбрать нужный рейс, для этого потребуется ввести город отправления и назначения. Выбрать удобную дату. На экране появятся все возможные варианты.
3. После выбора билетов, отвечающих всем параметрам, потребуется перейти в раздел оплаты.
4. Далее необходимо внести всю нужную информацию: билеты, количество, класс, возраст, пол, полное имя и дата рождения. Также потребуется ввести данные паспорта: серия, номер. Указать активный номер телефона и правильно адрес электронной почты.
5. На странице оформления заказа нужно указать реквизиты пластика: шестнадцатизначный номер, дату окончания срока годности, имя владельца и цифры с обратной стороны. Там же указывается размер списываемых «Spasibo». Рассчитываются бонусы по принципу: 1 «Спасибо» равно 1 рублю. Рассчитаться бонусами можно до 99% от стоимости покупки.
6. После подтверждения транзакции на указанный электронный ящик придёт письмо с посадочными бланками. Их нужно распечатать и предъявить проводнику.

Таким образом, spasibosberbank.travel — это удобный портал для клиентов Сберегательного банка России. На нём можно полностью совершать покупки за денежные средства с пластика, а также получать скидки за счёт списывания с баланса накопленных баллов «Spasibo». При этом клиент не только получает скидку в счёт накопленных «Спасибо», но и с покупки начисляются новые поощрения. Расплачиваясь карточкой Sberbanka, покупатель получает завышенный кэшбэк. Размер возвращаемых денег – 5% от стоимости. Деньги поступают от 5 до 40 дней.

Можно ли обменять бонусы на билет для другого человека

В условиях акции нет функции обмена бонусами от Sberbanka. Списание бонусных единиц происходит во время оплаты покупок и услуг владельцем карточки в магазинах-участниках акции. Т.е., теоретически, поделиться баллами, переслать их другому человеку, например, другу или родственнику, невозможно. Но, фактически, есть несколько способов, как это сделать, не нарушая правил программы.

Первый и самый простой способ – расплатиться за друга или родственника своим пластиком с бонусами «Спасибо». Второй – оплатить бонусами мобильный телефон. Для этого нужно просто набрать номер друга в «Платежах» и для оплаты выбрать «Спасибо». Партнёром акции является оператор мобильной связи МТС. Но если у родственника или друга совсем другой оператор, то можно бонусы перевести на МТС, а уже на сайте МТС в разделе «Платежи» перевести любому другому оператору.

Важно! Любой из способов получения скидки предусматривает, что хотя бы 1% от покупки будет внесен денежными средствами с пластика Sberbanka. Если делать перевод с МТС на других операторов, то снимается комиссия в размере 10,4%.

Прямых же вариантов перевода «Спасибо» другим клиентам финансового учреждения нет.

Срок хранения бонусов «Спасибо»

С момента запуска программы поощрений в неё неоднократно вносились изменения. Именно поэтому в информации, размещенной в интернете, о сроке хранения накоплений можно запутаться. Так, при запуске программы бонусы «Спасибо» хранились 1 год, далее срок был увеличен до 2 лет, сейчас же они хранятся до 3 лет.

Но при этом финансовое учреждение уточняет, что баллы могут списаться, в независимости от срока их хранения. Чтобы избежать сгорания «Spasibo», нужно быть в курсе, когда именно произошло зачисление.

Проверить сроки зачисления можно следующими способами:

1. С помощью банкомата: для этого необходимо вставить пластик в специальный разъём, найти в меню «Бонусная программа», сразу после этого на экране появится количество набранных баллов.
2. В личном кабинете интернет-банкинга или мобильного приложения нужно перейти в раздел акции и нажать на «История операций», там можно увидеть все даты начисления «Спасибо» и прибавить к ним 36 месяцев.
3. С помощью «Мобильного банка» можно узнать о накопленных баллах. С номера, привязанного к пластику, нужно отправить короткое сообщение на номер 6470, в сообщении должна быть только цифра 9. В течение минуты клиент получает ответ. Услуга – платная.

Самый оптимальный способ проверки бонусов — это воспользоваться интернет-системой финансовой компании. Списание же баллов раньше, чем через три года после зачисления, может произойти по следующим причинам:

1. Отсутствие транзакций по карточке в течение последнего года.
2. Если клиент перестал сотрудничать с финансовой организацией и расторг договор.

Исходя из этого, клиент может не переживать, что бонусы спишутся с карты, если он активно ею пользуется и не собирается прерывать отношения с финансовой компанией.

Бонусы СПАСИБО можно обменивать на авиа и ж/д билеты

Вслух.ru

Новости

Деньги

Деньги

Вслух.ру

23 ноября 2012, 12:08

В рамках программы лояльности Сбербанка стартовала акция «Путешествуй за СПАСИБО»: теперь бонусы можно обменивать на скидки при покупке авиа и ж/д билетов по любым направлениям. Такую возможность предоставляют партнеры программы: «Билет Онлайн» и Евросеть.

С сегодняшнего дня участники программы «Спасибо от Сбербанка» могут обменивать бонусы СПАСИБО на авиабилеты на сайте «Билет Онлайн» и сайте Евросети. Кроме того, в салонах Евросети можно использовать бонусы СПАСИБО при покупке и авиа, и ж/д билетов. При этом билеты могут стоить покупателям практически 1 рубль, так как накопленные СПАСИБО можно обменять на скидку до 99%. Участники программы могут тратить и копить бонусы одновременно, так как при покупке авиабилетов на сайтах партнеры будут возвращать 0,5% СПАСИБО. А в рамках приветственной акции, которая действует до конца ноября, «Билет Онлайн» вернет участникам 2% СПАСИБО.

«Путешествуй за СПАСИБО» дарит свободу передвижения и удобство выбора: больше нет необходимости копить мили определенной авиакомпании — за СПАСИБО можно летать с любой компанией-перевозчиком», — отмечает руководитель программы лояльности «Спасибо от Сбербанка» Анна Пашкевич.

Участники бонусной программы накапливают бонусы СПАСИБО с каждой покупкой по карте Сбербанка в России и за рубежом. СПАСИБО можно использовать в магазинах-партнерах программы. На данный момент в программе участвуют порядка 45 партнеров в таких категориях, как мобильные телефоны и цифровая техника (салоны «МТС», «Евросеть», «Связной», «Белый Ветер Цифровой»), авиа- и железнодорожные билеты и туры по всему миру («Санрайз тур», BTA Group, «Открытый мир», «БИЛЕТУР»), товары для красоты и здоровья («Ригла», «Здоровые Люди»), ювелирные украшения (SUNLIGHT, «585», «Бриллианты Якутии» и др.), строительные и отделочные материалы («КЕРАМА», Karelia-Upofloor) и др. В программе также участвуют крупнейшие интернет-магазины (OZON.ru, Dostavka.ru, Sapato.ru, «ЛитРес» и др.)

Участником программы «Спасибо от Сбербанка» может стать любой владелец банковской карты Сбербанка. Процесс регистрации в программе прост (через банкомат Сбербанка или через систему Сбербанк ОнЛ@йн) и не требует визита в офис банка.

_Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций 1481. Официальный сайт Банка_ — www.sberbank.ru

Неудобно на сайте? Читайте самое интересное в Telegram и самое полезное в Vk.

Последние новости

Вслух.ру

14 декабря, 13:21

Тюменцу, буксировавшему машину через две сплошные, прилетел крупный штраф

Маневры не остались незамеченными, видео выложили в пабликах.

#новости Тюмени

#ГИБДД

#штраф

#авто

#водители

Вслух.ру

14 декабря, 13:19

В Тюмени хотят переименовать остановку «Станкостроительный завод»

Рассказываем, какие варианты предлагаются.

#новости Тюмени

#остановка

#общественный транспорт

#автобусы

Виталий Лазарев

14 декабря, 13:10

В окопах: как живут тюменские добровольцы в зоне СВО

Наши ребята скучают по семьям, но не теряют боевого духа.

#СВО

#спецоперация

#добровольцы

#помощь

Вслух. ру

14 декабря, 12:53

Новый закон о занятости от «Единой России» и Минтруда защитит права самозанятых и предпринимателей

Как сообщает сайт ER.ru, законопроект о занятости, который подготовили «Единая Россия» и Минтруд, направлен на профилактику безработицы и даёт возможность доступа к услугам в сфере занятости для новых категорий граждан – не только безработных, но и тех, кто трудоустроен и ищет новую работу или находится под риском увольнения.

#партии

#»Единая Россия»

#Дмитрий Медведев

#депутаты

#СВО

#спецоперация

#мобилизация

#контрактники

#занятость

#трудоустройство

#закон

#новости России

Вслух.ру

14 декабря, 12:49

Медиацентр Российского движения школьников Тюменской области стал лучшим в стране по итогам года

На втором месте — Санкт-Петербург, на третьем — Ростовская область.

#школьники

#итоги

#победа

#новости Тюмени

Конечная остановка тюменского троллейбуса

Одетая в гранит

Швейцарский трейдер утверждает, что российский Сбербанк стал причиной банкротства НПЗ

{{currentBoardShortName}}

• bnn.ca/dispenser/hydra/dapi/stockChart?s=%s’)»> Рынки
• Индексы
• Валюты
• Энергия
• Металлы

• {{data.symbol | reutersRICLabelFormat:group.RICS}}

  {{data.netChng | номер: 4 }}

  {{data.netChng | число: 2 }}

  {{данные | displayCurrencySymbol}} {{data. price | номер: 4 }}

  {{data.price | номер: 2 }}

  {{data.symbol | reutersRICLabelFormat:group.RICS}}

  {{data.netChng | номер: 4 }}

  {{data.netChng | число: 2 }}

  {{данные | displayCurrencySymbol}} {{data.price | число: 4 }}

  {{data.price | номер: 2 }}

Рынки

По состоянию на:
{{timeStamp.date}}
{{timeStamp.time}}

{{data.symbol | reutersRICLabelFormat:group.RICS}}

{{data.netChng | номер: 4 }}

{{data.netChng | число: 2 }}

{{данные | displayCurrencySymbol}} {{data.price | число: 4 }}

{{data.price | номер: 2 }}

{{data.symbol | reutersRICLabelFormat:group.RICS}}

{{data. netChng | номер: 4 }}

{{data.netChng | число: 2 }}

{{данные | displayCurrencySymbol}} {{data.price | номер: 4 }}

{{data.price | номер: 2 }}

• {{ фондовый.символ }}
  {{ акции.цена | валюта }}

  {{ акции | formatPrefix }}{{ stock.netChng | форматNetChange }}

{{currentStream.Name}}

Связанное видео

• Впереди

  Сейчас показывается

  {{видео.Имя}}

Непрерывное воспроизведение:

НА
ВЫКЛЮЧЕННЫЙ

Запрошенная вами информация в настоящее время недоступна. Повторите попытку позже.

Еще видео

• Инвестирование

• Товары

• Новости компании

• Лента новостей

29 июня 2022 г.

Ирен Гарсия Перес, Bloomberg News

Светящийся логотип выставлен на обозрение в штаб-квартире ПАО Сбербанк в Москве, Россия, в понедельник, 23 декабря 2019 г. Об этом говорится в отчете аналитиков Сбербанка.
, Bloomberg

(Bloomberg) — Находящийся под санкциями российский кредитор ПАО «Сбербанк» стал причиной банкротства Антипинского НПЗ в Западной Сибири, по данным швейцарского трейдера New Stream Trading AG.

Сбербанк «полностью контролировал руководство Антипинского» с середины ноября 2018 года и предпринял шаги, которые привели к тому, что он «обеспечил нарушение» существующих контрактов НПЗ, говорится в сообщении NST со ссылкой на решение трибунала, созданного при Лондонском суде. международного арбитража.

Представитель LCIA отказался подтвердить интерпретацию дела NST, сославшись на соображения конфиденциальности.

НСТ, который реализовывал продукцию завода до его банкротства в 2019 году.возбудил дело против Сбербанка о возврате предоплаты за непоставленные нефтепродукты.

Swiss Trader New Stream подает в арбитраж против Сбербанка

Арбитражный суд снял с NST обязательства перед Сбербанком и его швейцарским подразделением, которые составили более одного миллиарда долларов, и обязал Сбербанк возместить 85% судебных издержек NST, согласно к заявлению NST.

В ответ Сбербанк заявил, что трибунал «полностью отказал NST в возмещении убытков от банка», сообщил представитель по электронной почте. НСТ «не смогла опровергнуть сокрытие информации о принятых Антипинским НПЗ забалансовых многомиллиардных гарантиях и снятии денег руководством и собственником завода», — говорится в сообщении Сбербанка.

Ранее в этом месяце Европейский Союз утвердил санкции, отключающие российского кредитора от международной платежной системы SWIFT в качестве наказания за вторжение страны в Украину. Сбербанк намерен завершить продажу своего швейцарского подразделения к середине июля, заявил в интервью в этом месяце первый заместитель генерального директора Александр Ведяхин.

Банкротство НПЗ «относится исключительно к компетенции российских судов», говорится в заявлении Сбербанка. По их словам, Тюменский областной арбитражный суд признал Антипинский банкротом из-за «неэффективного управления» его бывшими владельцами и его «высокой долговой нагрузки».

Сбербанк был основным кредитором обремененного долгами НПЗ, который ранее контролировался New Stream и его владельцем Дмитрием Мазуровым. Банк получил контроль над объектом в 2019 году после того, как подал заявление о банкротстве.

Московская компания «Русинвест» купила НПЗ в 2021 году почти за 111 миллиардов рублей (2,1 миллиарда долларов).

NST также подала иск в кантональный суд Цуга, Швейцария, против Сбербанка и его швейцарского подразделения, требуя компенсации за неисполнение обязательств Антипинского НПЗ по поставкам продукции по предоплаченным контрактам с NST, говорится в заявлении трейдера.

Представитель Сбербанка не ответил на просьбу прокомментировать иск Швейцарии. Кредитор стремится завершить продажу своего швейцарского подразделения к середине июля.

© 2022 Bloomberg L.P.

Лучший выбор

• 3:56

  Лучший выбор Пола Харриса: 22 декабря 2022 г.

• 5:00

  Лучший выбор Ким Болтон: 21 декабря 2022 г.

• 3:18

  Лучший выбор Грега Ньюмана: 20 декабря 2022 г.

Главные новости

Сбербанк Рынок жилья России. Соревнование Kaggle по прогнозированию… | Арпита Гупта | Аналитика Видья

Соревнование Kaggle по прогнозированию цен на недвижимость в России

Linked In

В мае 2017 года Сбербанк, старейший и крупнейший банк России, предложил специалистам по данным на Kaggle разработать алгоритмы, которые используют широкий спектр функций для прогнозирования реальных цен. . Приложения-алгоритмы опираются на обширный набор данных, который включает данные о жилье и макроэкономические модели. Точная модель прогнозирования позволит Сбербанку обеспечить большую уверенность для своих клиентов в условиях неопределенной экономики.

О данных

Поскольку это было соревнование kaggle, набор данных был предоставлен kaggle. Предоставляемые наборы данных состоят из обучающего набора, тестового набора и файла, содержащего исторические макроэкономические показатели.

1. Учебный набор содержит около 21 000 транзакций с недвижимостью за период с августа 2011 года по июнь 2015 года, а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор также включает в себя цену, по которой имущество было продано.
2. Тестовый набор содержит около 7 тыс. транзакций с недвижимостью за период с июля 2015 г. по май 2016 г., а также информацию, относящуюся к недвижимости. Этот набор не включает цену, по которой имущество было продано.
3. Макроэкономические данные охватывают период с января 2010 г. по октябрь 2016 г.
4. Всего имеется около 400 признаков или предикторов.

Существующие подходы к вашим проблемам:

Поскольку этой проблеме уже 3 года, существует множество решений этой проблемы, и почти все использовали модель XGBoost для прогнозирования цен.

Вот некоторые существующие подходы к этой проблеме:

1. http://cs229.stanford.edu/proj2017/final-posters/5124210.pdf

2.https://www.researchgate.net/profile/P_Pintelas/publication/228084519_Data_Preprocessing_for_Supervised_Learning/links/0c960517fefa258d0d000000/DataPreprocessing-for-Supervised-Learning.pdf

3. https://olgabelitskaya.github.io/MLE_ND_P6_PR .pdf

4. https://github.com/AdmiralWen/Sberbank-Russian-Housing-Market

Мои улучшения существующих подходов:

Модель прогнозирования выхода. Пользовательская модель имеет светлый gbm в качестве базовой модели и LR в качестве метамодели, я подробно объяснил свою пользовательскую модель в подходе к первому разрезу.

Исследовательский анализ данных:

EDA — это первый и самый важный шаг любого проекта по науке о данных. С помощью EDA мы изучаем наши данные изнутри. В EDA сначала я узнаю о пропущенных значениях, в наших данных около 60 столбцов имеют пропущенные значения, затем, продвигаясь вперед с помощью одномерного анализа переменной ответа, я узнал, что данные также имеют некоторые выбросы.

Процент отсутствующих значений

Переменная ответа:

Price_doc

Вот некоторые наблюдения из моего EDA:

1. Район с самой высокой средней ценой – Хамовники, а с самой низкой средней ценой – Поселение Кленовское

2. В понедельник самая высокая средняя цена продажи, а в субботу и воскресенье – самая низкая средняя цена продажи.

3. Хоть здесь и нет плавного рисунка, но можно примерно сказать, что с увеличением площади квадратного метра растет и цена.

4. Если дом старый, он может иметь более высокую цену по сравнению с новым. Все дома, построенные до 2000 года, имеют более высокую цену по сравнению с домами, построенными после 2000 года. Если дом до 1950-е или 1960-е намного дороже.

5. ЕСЛИ product_type имеет значение OwnerOccupied, средняя цена продажи домов высока. Люди склонны вкладывать больше средств в те районы, где продажи дома низкие.

6. По мере удаления дома от зеленой зоны наша цена снижается.

7. Чем меньше доля промышленной зоны, тем выше вероятность того, что люди покупают дом в этом районе, или, другими словами, мы можем сказать, что количество домов больше там, где меньше доля промышленной зоны.

Цена продажи домов высока, если в этом районе меньше промышленной зоны

8. Если основные объекты, такие как школа, больница, торговый центр, станция метро, ​​железнодорожная станция, парк, тренажерный зал, бассейн и т. д., находятся ближе к дом, дом, как правило, дороже.

9. Наши данные содержат коллинеарность, поэтому мы должны удалить сильно коррелированные данные для повышения производительности. Мы можем выбрать удаляемые столбцы, проанализировав матрицы корреляции.

10. Я проанализировал функции на основе значений корреляции по отношению к price_doc, я разделил нашу большую матрицу корреляции на четыре части на основе значения корреляции по отношению к price_doc. Я анализирую только данные, которые имеют значение корреляции по отношению к price_doc больше 0,10, и, по моему мнению, значение корреляции по отношению к price_doc меньше 0,10 не добавит никакой важности модели, поэтому мы можем удалить все функции, которые имеют значение корреляции по отношению к price_doc менее 0,10.

Подход First Cut

1. Сначала я выполнил EDA и посмотрел, как данные связаны с переменной ответа, а также процент пропущенных значений. Затем, после EDA, я сделал функцию engg, например, удалил все столбцы, которые имеют нулевую или небольшую дисперсию, вместе со всеми бесполезными идентификаторами. Для заполнения столбцов пропущенных значений я использовал два метода, для всех процент пропущенных значений меньше или равный 5 % В противном случае я использую метод вычисления медианы и вменение на основе модели (KNN). Я также очистил данные и вычислил дополнительные функции из существующих функций.

2. После проектирования признаков я преобразовал все категориальные признаки в числовые с помощью кодировщика меток. Затем я применяю разные модели и выбираю модель с наименьшим MSE (среднеквадратическая ошибка, я использовал MSE в качестве оценочной метрики для этого тематического исследования). Модели, которые я пробовал в этом тематическом исследовании, — это Random Forest, Decision Tree, XGBoost, AdaBoost и пользовательская модель.

3. Я также пробовал регрессор SGD, но эта модель работала очень плохо с этим набором данных, я получил 14265056376832233472 среднеквадратичную ошибку для этого примера.

4. Для пользовательской модели я сгенерировал 50 случайных выборок (размер выборки 60% строк данных), затем я взял легких гбм в качестве базовой модели и сгенерировал 50 базовых моделей, соответствующих 50 случайным выборкам, затем я взял линейный регрессия как метамодель для получения окончательного результата.

Сравнение моделей

Мы видим, что индивидуальная модель работает лучше всех моделей. Поскольку это завершение Kaggle, я загрузил прогнозируемую цену для тестового файла (test.csv) на kaggle, чтобы увидеть производительность моей модели:

Проблема, с которой я столкнулся в этом тематическом исследовании , заключалась в том, что мой показатель RMSE не улучшался с 0,39, потому что я нормализовал данные, но я заметил, что, если я не нормализую данные, мой показатель RMSE улучшился с 0,39 до 0,327. и базовая модель в пользовательской модели, я пробовал XGBoost, дерево решений и случайный лес в качестве базовой модели, но я получил лучший показатель RMSE с регрессором lightgbm в качестве базовой модели и линейной регрессией в качестве метамодели.

Вы можете проверить мой код на Гитхаб.

Будущая работа

Оценка может быть улучшена за счет более эффективной разработки признаков, мы бы посвятили больше времени разработке новых функций, чтобы улучшить предсказания наших моделей.