- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏小馒头学Python
【Python数据分析】房价预测：使用线性回归模型预测波士顿房价
引言房价预测的意义房价预测对于房地产行业、投资者和政策制定者来说具有重要意义。通过对房价进行准确预测，投资者可以做出更明智的决策，而政策制定者可以更好地理解市场变化，制定相关政策。 本博客将使用波士顿房价数据集，通过线性回归模型来预测房价。 波士顿房价数据集简介波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了506个样本和13个特征，特征描述了不同的房屋属性和区域特征，目标变量为房屋的中位数房价（以千美元计）。 系数：这些数字表示每个特征对房价的影响。正系数意味着特征值增加时，房价预测值也会增加；负系数则表示特征值增加时，房价预测值会减少。 如果感兴趣的小伙伴可以自行尝试其他的数据集进行数据分析~未来改进方向采用更多先进的模型，如随机森林、梯度提升树（GBDT）等。针对数据进行更多的特征工程处理，例如特征选择、特征交叉等。
1.7K10编辑于 2024-12-04 - 来自专栏进击的程序猿
Kaggle初探--房价预测案例之数据分析
21.947195 PoolArea 16.898328 LotArea 12.822431 LowQualFinSF 12.088761 3SsnPorch 方差分析或变方分析（Analysis of variance，简称 ANOVA）为数据分析中常见的统计模型 train = all_df.loc[train_df.index] train['SalePrice sns.heatmap(corr) plt.figure(2) corr = train[qual_encoded+['SalePrice']].corr() sns.heatmap(corr) plt.figure(3) output_47_3.png Pairplots def pairplot(x, y, **kwargs): ax = plt.gca() ts = pd.DataFrame({'time output_55_1.png 30个成分能覆盖83%的方差，整体看来，这种聚类方法不太好 总结 本文对数据进行了一些分析，下一篇会基于这个分析做模型处理
2K41发布于 2018-08-23 基于Python的二手房价格分析与多种机器学习房价预测
近年来，中国各个城市的房价问题一直是人们所关心的焦点之一。随着新建房价的不断上涨，城市内建筑新房的用地也越来越少，加上对房屋刚性的需求，人民群众对二手房的需求增加，二手房交易市场不断扩大。 针对重庆市的二手房价格预测分析项目主要包含数据抓取、数据处理、数据可视化和数据预测四个模块。 由图可知，在重庆市二手房中，3室2厅1厨2卫是最多的，有609套。近年来随着二胎、三胎政策的放宽，家庭对3室的需求日益增加，尤其2个卫生间，比较适合大家庭的日常起居。 （2）二手房面积分布分析二手房价格预测是面对消费者，或以各种不同的二手房交易平台为基础，对其评估，以此提高消费者对二手市场了解。 房价模型预测指标定义最后再比较一下各模型的预测结果。重新定义一个评估函数，记录各个模型的误差以及R2得分构建机器学习模型简单的进行了分析和预测。将数据划分输入和结果集，切分训练集和测试集。
74510编辑于 2025-06-12- 来自专栏青笔原创
python 自动抓取分析房价数据——安居客版
于是，就有了今天这篇专栏，也是继上篇《python 自动抓取分析文章阅读量——掘金专栏版》json 爬虫的一个补充。这次要抓取的房价来自安居客，西双版纳房价数据（其他房产相关的垂直平台还未覆盖）。 准备工作 1.1 用到技术 python3 requests: http 爬取 html beautifulsoup4: 从 html 字符串中提取需要的数据 pandas: 分析，保存数据 matplotlib : 数据可视化分析 1.2 安装 如已安装，请跳过。 如果不想做那么多分析，可以简单粗暴的直接将整个 header 复制使用。 3. 通过随机取样，发现房价字段 price 有不少缺失数据(None)，影响到下一步的数据统计分析。
3.7K10发布于 2019-10-23 - 来自专栏Python数据科学
数据分析实战—北京二手房房价分析
北京二手房房价分析与预测 目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。 数据可视化分析 Region特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对比。 这个特征真是不看不知道，各种厅室组合搭配，竟然还有9室3厅，4室0厅等奇怪的结构。其中，2室一厅占绝大部分，其次是3室一厅，2室2厅，3室两厅。 在Renovation和Elevator的分类条件下，使用 FaceGrid 分析 Year 特征，观察结果如下： 整个二手房房价趋势是随着时间增长而增长的； 2000年以后建造的二手房房价相较于2000 所以楼层是一个非常复杂的特征，对房价影响也比较大。 总结 本次分享旨在让大家了解如何用Python做一个简单的数据分析，对于刚刚接触数据分析的朋友无疑是一个很好的练习。
2.2K30发布于 2018-08-06 - 来自专栏成套网站
基于python大数据的房价数据分析系统
Python作为一种功能强大且易于上手的数据分析语言，拥有丰富的数据处理库和可视化工具，如Pandas、Numpy、Matplotlib等，能够高效地对房价数据进行清洗、整理、分析和可视化展示。 通过构建基于Python大数据的房价数据分析系统，可以整合多源数据，深入挖掘房价的影响因素，揭示房价的波动规律和趋势。 因此，开展基于Python大数据的房价数据分析系统研究具有重要的现实意义和应用价值。2、研究意义在学术领域，基于Python大数据的房价数据分析系统研究具有重要价值。 总之，基于Python大数据的房价数据分析系统有助于提升房地产行业的信息化水平，促进资源的合理配置和高效利用。 3、研究现状近年来，基于Python大数据的房价数据分析系统研究在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势。
31010编辑于 2025-11-06 - 来自专栏PowerBI x Python
3分钟带你解读各国房价走势
房价增长Top10国家 根据OECD（全球30多个国家组成的经济合作组织）公布的数据，在过去十年里，我国整体名义房价指数从83.9增长到141.06，增加了68.12%，年度复合增长率（CAGR）达到5.33% 这几个国家过去十年复合增长率超过6%，尤其冰岛在十年间名义房价指数翻倍。画风如下： 除去通胀的影响，从实际房价指数中我们看到，各国整体增长幅度都有所下降。 我国实际房价指数复合增长率约为2.93%。 前10基本还是那几个国家，唯独土耳其掉队了。原来土耳其真实房价指数掉到了几乎最末位。由图可见。自2017年起，土耳其经历了很明显的通货膨胀。 过去半个世纪各国房价走势 以下两个视频，横轴为实际房价指数，纵轴为名义房价指数。本国2015年水平为基期（100）。 有几个明显的特征： 大部分国家在过去半个世纪里，无论名义还是实际房价指数，都增长了几倍； 德国（Germany）的实际房价指数非常稳定，名义房价的波动主要跟随通胀指数的影响； 日本（Japan）在上世纪七八十年代房价指数一路飙升
1K10发布于 2021-08-31 - 来自专栏生信小驿站
机器学习实战（3）之使用lasso回归预测房价
neg_mean_squared_error", cv = 5)) return(rmse) model_ridge = Ridge() # In[*] alphas = [0.05, 0.1, 0.3, 1, 3, 由上图我们可以看到影响房价的最重要的积极特征是GrLivArea--(地上平方英尺面积)。 这比较符合常理。 然后，一些其他位置和质量特征也对房价有着正向贡献。 另请注意，与从随机森林中获得的特征重要性不同，这些是模型中的实际系数 - 因此您可以准确地说出为什么预测价格就是这样（随机森林不能输出房价的最终计算系数，而lasso可以）。
3K20发布于 2018-11-08 - 来自专栏vincent随笔
链家全国房价数据分析 ： 数据获取
所以这次我打算爬链家的房价数据，目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固，然后做一个分析。 以链家广州为例查看网页结构，可以看到它是下图这样的： ? 我们可以检查“下一页”按钮，提取每个页面的“下一页”中的链接，从而得到下一页的url 我们可以不断点击第1页，第2页，第3页，观察浏览器的地址栏有没有什么规律，通过修改url模板来得到下一页 我们可以使用浏览器的调试功能 我们打算最后把它存成pandas的CSV文件，这样方便我们后续进行分析，所以就不考虑数据库了。 cities_url_template)) for city in cities: #city 是一个元组 (城市名，城市url) getDetail(city) 执行上面的代码，大概十几分钟就可以爬完全国的新房房价数据了 以上便是爬虫的部分，数据分析的部分在链家全国房价数据分析 ： 数据分析及可视化
1.4K20发布于 2021-08-18 - 来自专栏Python数据科学
数据分析实战—北京二手房房价分析（建模篇）
阅读本文需要 10 分钟 上一篇和大家分享了一个入门数据分析的一个小项目 北京二手房房价分析，链接如下： 数据分析实战—北京二手房房价分析 文章在sf发布之后看到有不少感兴趣的朋友给我点了赞，感谢大家的支持了 数据建模预测 为了方便理解，博主在建模上做了一些精简，模型策略方法如下： 使用Cart决策树的回归模型对二手房房价进行分析预测 使用交叉验证方法充分利用数据集进行训练，避免数据划分不均匀的影响。 调参优化模型 1import visuals as vs 2 3# 分析模型 4vs.ModelLearning(features_train, prices_train) 5vs.ModelComplexity 通过观察，最理想模型的参数"max_depth"是10，此种情况下达到了偏差与方差的最优平衡，最后模型在测试数据上的R2分数，也即二手房房价预测的准确率为：0.81。 总结 以上一个完整的从数据分析到挖掘的项目就结束了，对于项目而言比较简单，目的是让大家了解整个分析的过程。
2K20发布于 2018-08-06 - 来自专栏青笔原创
python 命令行抓取分析北上广深房价数据
引言 昨天在老家，发布了一篇《python 自动抓取分析房价数据——安居客版》。在文末，第6小节提供了完整代码，可以在 python3 环境，通过命令行传入参数 cookie 自动抓取房价数据。 今天回到深圳，才想到，这段脚本只能抓取西双版纳的房价数据，如果读者不自己修改，那么就无法抓取其他城市的房价数据。 于是，决定“好事做到底，送佛送到西”，将脚本加以修改，以北上广深为例，提供灵活抓取分析其他城市房价的完整代码。 1. 注：cookie 参数和上一篇 《python 自动抓取分析房价数据——安居客版》 一样 3. 数据分析 4.1 加载数据 运行 3 小节命令后，会在当前目录生成如下四个 csv 文件。后面日期为运行命令当天的日期。
1.1K10发布于 2019-10-23 - 来自专栏数据科学和人工智能
爱数科案例 | 城市房价数据可视化分析
因此，在后续进行可视化分析的时候着重定位优质房源。 3. 自用房屋比例的箱线图 由于数据字段基本信息统计中字段AGE的数值相对较为异常，因此可以通过箱线图进一步验证该字段数据的合理性。 由于高于箱线图中最大值的异常点存在多个，后续应将该点的信息统一筛选出来，对于平均房价异常高的点进行进一步分析，目的是分析平均房价异常高的房屋的影响因素。 6. 距市中心距离与房价的散点图 单独分析完字段target之后，将更进一步分析字段target与其他各个字段的相关性，目的是为了全方位探究影响波士顿房价的因素。 城镇犯罪率和师生比例与房价的3D散点图 为了更深一步探究居民质量与房价之间的关系，将绘制3D散点图更清晰地查看房价较高地区是否多为教育程度较高的人群。 该数据集中有关教育程度的字段有CRIM与PTRATIO，因此将绘制3D散点图进行统一查看波士顿地区居民质量是否和房屋定价存在相关性。
2.2K20编辑于 2022-03-30 - 来自专栏vincent随笔
链家全国房价数据分析 ： 数据分析及可视化
相关文章：链家全国房价数据分析 ： 数据获取 上一回我们提到了用爬虫爬取链家的新楼盘和二手房数据信息，这回我们来看看如何对他们进行分析。 新楼盘数据分析 因为我们爬的时候是一个个城市爬的，现在我们要把他们合在一起，首先呢我们需要知道一共爬了哪些城市。 各城市新楼盘的房价 df_price_unit=df[df.show_price!=0 ] df_price_total=df[df.total_price_start! 以3房为多，然后是2房，1房，-1的是没有提取到数据的。一般作为家庭居住的话，2房和3房还是比较实用的。 =650,yaxis3d_max=7,zaxis3d_max=120, xaxis3d_name='面积',yaxis3d_name='房屋类型',zaxis3d_name='单位价格
1.8K21发布于 2021-08-18 - 来自专栏AI机器思维
波士顿房价预测——回归分析案例（献给初学者）
现实中常用的回归分析是线性回归、逻辑回归、多项式回归和岭回归。 本节以线性回归案例讲解，以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，不讲过多理论，理论大家可以自己去看资料，到处都是理论材料。 波士顿房价数据说明：此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。 ，房价的高低在中国具体的房价就有太多维度了，比方说学区房、超市、菜场、高铁、机场、地铁、就业等等，而波士顿房价给出了13个特征维度变量预测房价，和中国比还是有很大差距的。 二、任务介绍 1、通过数据挖掘对影响波士顿房价的因素进行分析。 2、搭建一个波士顿房价预测模型。 本案例我们以每栋住宅的房间数RM研究与房价的关系。 程序如下： 程序执行后模型相关系统如下： 图形显示如下： 通过分析可以看出住宅平均房间数与最终房价一般成正相关。 对上面程序改造，我们也可以分析其他特征变量对房价的影响。
42.3K43发布于 2020-01-15 - 来自专栏Michael阿明学习之路
Housing Prices 房价预测
异常值剔除 3. 建模预测 2. 待优化特征工程 房价预测 kaggle 地址 参考文章：kaggle比赛：房价预测（排名前4%） 1. ), ("cat_pipeline", cat_pipeline), ]) X_prepared = full_pipeline.fit_transform(X_train) 3.
99220发布于 2021-02-19 - 来自专栏数据技术
如何快速获取并分析自己所在城市的房价行情？
虽然本次 5 年期 LPR 报价保持不变是源于当前“房住不炒”的房地产调控基调，但买不起的房子还是买不起，一线城市核心地段的房价依然坚挺。那怎样可以获取自己所在城市目前的房价行情？ 以笔者目前身在的广州为例，由于一线城市住宅供地需求紧张，每年放出的新盘不多，因此二手房的价格才能更准确、真实地反映当地房价行情，那我们就可以用 Python 爬取互联网上的广州二手房信息来进行分析。 3. 处理数据，构造特征 3.1 创建数据表 使用 pandas 模块将前面提取到的房源总价、单价、位置、属性和关注度等信息进行汇总，生成 DataFrame 数据表，用于后面进行数据分析。 这里对大家都比较关心的房价和房屋面积、关注度的情况进行探索分析，并使用 Matplotlib 模块绘制 2D 图形，对数据进行可视化输出。 4.1 房源面积分布情况 4.1.1. 这里看到最高的房价在 3500 万，当然，这并不是广州房价的真实上限水平。
2.6K51编辑于 2022-01-06 - 来自专栏智能大数据分析
【机器学习与实现】线性回归示例——波士顿房价分析
12.126500 24.000000 711.000000 22.000000 396.900000 37.970000 50.000000 house.info() 二、可视化数据 使用皮尔逊相关系数分析特征之间的相关性 house.corr(method='pearson') 可视化不同特征与因变量’MEDV’（房价中值）间的相关性。 'RM'], house['MEDV'], s=1, marker='o', label='RM-MEDV') plt.xlabel( r"房间数 - $RM$" ) plt.ylabel( r"房价 MEDV']] house2z[:5] X = house2z[['RM','LSTAT','CHAS']] X[:5] Y = house2z['MEDV'] Y[:5] 四、划分训练集和测试集并进行回归分析 cv=3表示使用3折交叉验证来评估每个alpha值的表现。 还计算了最佳参数对应的训练集和测试集上的R方（r2_score）和均方误差（neg_mean_squared_error）。
1.2K10编辑于 2025-01-22 - 来自专栏AI研习社
房价会崩盘吗？教你用 Keras 预测房价！（附代码）
对原始房价数据集执行 4 项损失函数。所有模型均使用 MAE 作为性能指标。 例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。 安装完成后，我们将加载数据集并应用我们的转换来改变住房价格。最后两项操作可以注释掉，使用原来的房价。 ? 接下来，我们将创建一个 Keras 模型来预测房价。 我用不同的损失函数训练了四种不同的模型，并将这种方法应用于原始房价和转换后的房价当中。以下显示了所有这些不同组合的结果。 ? 在转换后的房价数据集上对 4 种损失函数测试各自的性能。所有模型都使用 MAE 作为性能指标。
2.4K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏机器学习/数据可视化
深度学习实战-房价预测
深度学习回归案例：房价预测 机器学习的另一个重要问题：回归。 它预测的是一个连续值而不是离散的标签 逻辑回归不是回归算法，而是分类算法 波士顿房价数据集 506个样本，其中404个训练样本，102个测试样本 In [1]: import numpy as np 10000个最常见的单词 (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data() In [3] : train_data.shape # 每个样本都是13个特征 Out[3]: (404, 13) In [4]: test_data.shape Out[4]: (102, 13) In [5]: /step - loss: 372.9089 - mae: 18.3248 In [41]: test_mae_score Out[41]: 18.324810028076172 可以看到预测的房价和真实的房价的相差约为
51110编辑于 2023-08-23 - 来自专栏拓端tecdat
R语言分位数回归Quantile Regression分析租房价格
为了说明，考虑对数正态分布的样本， n = 123 set.seed(132) y = rlnorm(n) median(y) [1] 1.01523 对于优化问题，使用具有3n个约束和2n + 1参数的矩阵形式 r = lp("min", c(rep(1,2*n),0), tail(r$solution,1) [1] 1.01523 分位数 当然，我们可以将之前的代码改编为分位数 tau = .3 rep(ta n), rep(1- au,n),0,0, , rbin 1, A2), (r p("& , n), rep("= n)), (rep(0 *n), y)) tail(r$sol ,3)
1K20发布于 2020-12-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号