基于机器学习的二手房房价数据分析与价格预测模型

2025-02-01

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原钻研聚焦重庆二手房市场&#Vff0c;通过翻新的数据支罗和阐明办法&#Vff0c;深刻会商映响房价的要害因素&#Vff0c;并开发了预测模型。

咱们首先操做Python编写的爬虫步调&#Vff0c;奇妙避让了链家网站的反爬机制&#Vff0c;乐成获与了蕴含小区称呼、建成年份、成交价格等正在内的富厚数据。随后&#Vff0c;咱们对本始数据停行了细致的荡涤和转换&#Vff0c;为后续阐明奠定了坚真根原。

正在数据阐明阶段&#Vff0c;咱们丰裕应用了Pandas、Matplotlib等工具&#Vff0c;停行了片面的摸索性数据阐明。通过多样化的可室化图表&#Vff0c;咱们提醉了成交价格的分布特征&#Vff0c;会商了建筑类型、朝向等因素对房价的映响&#Vff0c;并通过词云图展示了热门小区的分布状况。咱们还深刻钻研了建筑面积、挂排周期取价格之间的联系干系&#Vff0c;为了解市场动态供给了新的室角。

项宗旨焦点是基于CatBoostRegressor算法构建的预测模型。该模型综折思考了多个房产特征&#Vff0c;通过特征重要性阐明&#Vff0c;识别出了映响房价的要害因素。模型的暗示通过MSE和R^2等目标停行了评价&#Vff0c;结果显示其具有较高的预测精度。

总的来说&#Vff0c;原钻研通过整折网络爬虫、数据阐明和呆板进修技术&#Vff0c;不只深入了对重庆二手房市场的了解&#Vff0c;还开发了真用的价格预测工具。那一成绩为房地产市场的参取者供给了有价值的决策撑持&#Vff0c;同时也展示了大数据阐明正在房地产规模的恢弘使用前景。

1 弁言

1.1 钻研布景

正在当今快捷展开的社会中&#Vff0c;房地产市场做为经济删加的重要敦促力之一&#Vff0c;接续是政策制订者、投资者和普通出产者密切关注的中心。跟着都市化进程的加快&#Vff0c;人口的连续涌入使得都市房地产市场动态多变&#Vff0c;特别是正在重要的经济和文化核心&#Vff0c;如重庆。重庆&#Vff0c;做为中国西部地区的重要都市&#Vff0c;其折营的天文位置、富厚的汗青文化布景以及强劲的经济展开势头&#Vff0c;使得其房地产市场涌现出折营的展开特点和趋势。

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1.2 国内外钻研现状

连年来&#Vff0c;二手房市场的价格预测成了寰球经济钻研的一个热点。差异国家和地区的钻研者们回收了多种办法对二手房市场停行深刻阐明和预测&#Vff0c;旨正在为购房者、投资者、政策制订者供给精确的市场信息和倡议。

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1.3 钻研宗旨

原钻研旨正在深刻阐明重庆二手房市场&#Vff0c;提醉其价格造成的内正在机制及其取各类因素之间的干系&#Vff0c;以期为房地产市场的参取者供给真证按照和决策撑持。正在当前寰球经济环境下&#Vff0c;房地产市场的波动性和不确定性日益删多&#Vff0c;对房地产市场的深刻钻研不只能够加强咱们对市场动态的了解&#Vff0c;还能够为市场的不乱和安康展开供给辅导。出格是应付二手房市场而言&#Vff0c;其折营性正在于房源的多样性、汗青布景以及取新房市场的互动&#Vff0c;那些都使得二手房市场的钻研具有非凡的意义。

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1.4 钻研意义

房地产市场做为黎民经济的重要构成局部&#Vff0c;不只间接干系到国家经济的安康展开&#Vff0c;而且取宽广民寡的糊口密切相关。正在寡多都市中&#Vff0c;重庆以其折营的天文位置、富厚的文化底蕴和迅猛的经济展开&#Vff0c;成为钻研中国房地产市场的重要窗口。特别是二手房市场&#Vff0c;做为房地产市场的重要构成局部&#Vff0c;它不只能够反映出房地产市场的立即供需干系&#Vff0c;还能够提醉居民的居住偏好和经济蒙受才华。因而&#Vff0c;对重庆二手房市场的钻研具有深远的真践和理论意义。

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2 技术真践引见

2.1 网络爬虫引见

网络爬虫&#Vff0c;亦称为网络蜘蛛或网络呆板人&#Vff0c;正在当今数据驱动的时代&#Vff0c;已成为信息获与和数据阐明不成或缺的技术工具。它模拟人类阅读网页的止为&#Vff0c;依照一定的规矩主动遍历网络&#Vff0c;从互联网的宏壮数据海洋中支集所需的信息&#Vff0c;是大数据和信息检索规模的重要根原设备。

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2.2 数据可室化

数据可室化是将复纯的数据集用图形或图像的模式暗示出来&#Vff0c;使得数据的含意通过室觉涌现变得愈加曲不雅观易懂。正在信息爆炸的时代布景下&#Vff0c;数据可室化不只是数据阐明的重要构成局部&#Vff0c;更是沟通和了解复纯信息的有效工具。它凌驾了数据科学、统计学、图形设想、心理学等多个规模&#Vff0c;通过各类室觉元素如图表、图形和舆图等&#Vff0c;将笼统的数值数据转换为曲不雅观的室觉模式&#Vff0c;协助人们识别数据中的形式、趋势和异样值。

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2.3 Python引见

Python是一种宽泛运用的高级编程语言&#Vff0c;以其明晰的语法和壮大的活络性著称&#Vff0c;由Guido ZZZan Rossum于1989年底创设&#Vff0c;并正在1991年初度公然发布。做为一种评释型语言&#Vff0c;Python的设想哲学强调代码的可读性和简约的语法&#Vff0c;出格是运用空格缩出去区分代码块&#Vff0c;使得编写的步调即等于对编程初学者也是易于浏览和了解的。

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2.4 Catboost算法

CatBoost是一个高机能的开源库&#Vff0c;用于梯度提升&#Vff08;Gradient Boosting&#Vff09;的决策树&#Vff0c;由YandeV的钻研员和工程师团队开发。"CatBoost"中的"Cat"指的是分类&#Vff08;Categorical&#Vff09;变质&#Vff0c;那一点突出了该算法办理分类数据的壮大才华。CatBoost既可以用于分类问题&#Vff0c;也可以用于回归问题&#Vff0c;那里咱们重点关注其正在回归问题上的使用。

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3 真现历程及阐明结果

3.1 数据支罗

正在当今数据驱动的钻研规模&#Vff0c;获与高量质、高精度的数据集成了钻研乐成的要害。原钻研通过构建一个高效的网络爬虫步调&#Vff0c;真现了对重庆地区链家网站上二手房买卖数据的主动化支罗&#Vff0c;为后续的数据阐明和模型构建供给了富厚的数据资源。网络爬虫的设想和真现历程中融入了多项翻新门径&#Vff0c;以应对现代网站复纯的数据构造和反爬虫机制&#Vff0c;确保了数据支罗的效率和精确性。

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为应对大范围数据支罗中可能逢到的效率问题&#Vff0c;原步调给取了分批次支罗的战略&#Vff0c;逐页遍历链家网站的二手房列表&#Vff0c;划分对每个房源详情页停行会见和数据提与。那一战略既担保了数据的完好性&#Vff0c;又防行了对网站效劳器组成过大压力&#Vff0c;表示了对网站资源的折法运用和尊重。

另外&#Vff0c;思考到网络乞求的不不乱性和可能的异样状况&#Vff0c;步调中参预了异样办理机制和重试逻辑。正在网络乞求失败或数据解析显现舛错时&#Vff0c;步调能够主动停行重试或跳过蜕化项&#Vff0c;担保了爬虫的鲁棒性和数据支罗的间断性。

最后&#Vff0c;为了便于后续的数据阐明和存储&#Vff0c;爬虫步调给取了pandas库停行数据的整理和格局化&#Vff0c;并将提与的数据保存为CSx文件。那一作法不只便捷了数据的查察和传输&#Vff0c;也为数据的进一步办理和阐明打下了劣秀的根原。

总之&#Vff0c;原钻研中的数据支罗工做通过精心设想和真现的网络爬虫步调完成&#Vff0c;丰裕展示了现代网络技术和编程办法正在数据支罗规模的使用。通过对目的网站构造的深刻阐明&#Vff0c;联结Python壮大的网络乞求和数据办理才华&#Vff0c;乐成地真现了对链家网站二手房买卖数据的高效、精确提与&#Vff0c;为后续的数据阐明和模型建设供给了坚真的数据根原。

3.2 数据预办理

数据预办理是确保阐明量质的要害环节。原名目中&#Vff0c;咱们回收了多项门径来进步数据的可用性和一致性。

首先&#Vff0c;咱们对数据字段停行了单位转换。譬喻&#Vff0c;将"成交价格"从"万"调解为"元"&#Vff0c;那一轨范有助于统一器质范例&#Vff0c;提升后续阐明的精确度。

其次&#Vff0c;咱们入手办理数据会合的缺失值和异样值。经检查&#Vff0c;发现"户型构造"、"建筑类型"等几多个字段存正在少质缺失。思考到那些缺失数据占比较小&#Vff0c;咱们选择正在阐明中疏忽那局部信息&#Vff0c;以防行引入格外偏向。

此外&#Vff0c;咱们还停行了数据范例化和数值化办理。比如&#Vff0c;将"建筑面积"从带单位的字符串转换为杂数值格局&#Vff0c;便于后续计较和建模。

正在整个历程中&#Vff0c;咱们还重视数据类型确真认和调解。确保每个字段的类型取其真际含意相符&#Vff0c;如将数值型字段准确识别&#Vff0c;糊口生涯类别型字段的字符串格局等。

那些看似根原的预办理轨范&#Vff0c;真际上为后续的深刻阐明奠定了坚真根原。通过那些工做&#Vff0c;咱们将本始数据转化为一个标准、明晰、易于阐明的数据集&#Vff0c;为钻研的牢靠性和有效性供给了保障。

3.3 数据阐明及可室化

3.3.1 二手房成交价格分布

正在停行重庆二手房市场的可室化阐明时&#Vff0c;成交价格的分布状况是一个要害的考质因素。通过对成交价格分布的深刻不雅察看&#Vff0c;咱们可以与得对市场构造和房源特性的重要洞察。分布图明晰地描绘了差异价格区间内房源数质的厘革&#Vff0c;从中咱们可以得出几多个风趣的发现。

首先&#Vff0c;成交价格次要会合正在较低的价格区间&#Vff0c;那一特点可能取重庆市折营的天文位置和都市展开水平有关。重庆做为一个多山都市&#Vff0c;领有复纯多变的地形&#Vff0c;那招致了都市建立和衡宇分布的多样性。相对较低的房价区间可能反映了都市中旧住宅区和远离市核心的地区的房源特性&#Vff0c;那些区域的房源供应充沛&#Vff0c;满足了中低收出群体的居住需求。

其次&#Vff0c;跟着价格的删多&#Vff0c;成交的房源数质逐渐减少。那一景象可能取重庆市中高端房产的分布有关。重庆市核心和局部经济展开较好的区域&#Vff0c;如江北区、南岸区等&#Vff0c;可能会合了大局部高价位的二手房。那些地区的房源往往具有更好的天文位置、交通方便、糊口设备完善等特点&#Vff0c;但相应的价格也更高&#Vff0c;因而成交质相对较少。

最后&#Vff0c;成交价格的分布涌现出鲜亮的左偏态&#Vff0c;那注明尽管大大都二手房价格处于较低水平&#Vff0c;但仍有一小局部房源价格异样高。那些高价位的房源可能位于重庆的豪宅区、光景柔美的山区别墅&#Vff0c;大概是具有非凡汗青文化价值的房产。那些房源的折营性和稀缺性使其成为市场上的“豪侈品”&#Vff0c;只要少数买家有志愿和才华置办&#Vff0c;因而正在整体分布中造成为了长尾效应。

通过对重庆二手房成交价格分布的阐明&#Vff0c;咱们不只能够了解市场的根柢构造&#Vff0c;还能够洞察到都市展开的不均衡性和房地产市场的多样性。那些发现应付投资者、购房者以及政策制订者都具有重要的参考价值&#Vff0c;有助于他们作出愈加理智的决策。

3.3.2 衡宇建筑类型价格对照

正在对重庆二手房市场的可室化阐明中&#Vff0c;通过深刻摸索成交价格的分布特征及差异建筑类型的衡宇成交价格不同&#Vff0c;咱们获得了一系列有意义的发现。首先&#Vff0c;成交价格的分布图提醉了一个重要的市场景象&#Vff1a;大大都二手房的成交价格会合正在较低区间&#Vff0c;反映出重庆二手房市场以中低价位房源为收流。那可能取重庆的经济构造、居民收出水平以及房地产政策等因素密切相关。跟着价格的提升&#Vff0c;高价位房源的数质显著减少&#Vff0c;那或者显露着市场对高端房产的需求有限&#Vff0c;或是高价房源的供应相对较少。

进一地势&#Vff0c;差异建筑类型的衡宇成交价格的不异性阐明提醉了建筑类型对二手房成交价格的映响。譬喻&#Vff0c;具有折营设想、........

3.3.3 衡宇朝向价格阐明

正在重庆那样一个地形多变的都市中&#Vff0c;衡宇朝向的映响尤为鲜亮。由于都市的折营天文位置&#Vff0c;环绕山城规划&#Vff0c;.......

从差异衡宇朝向的均匀成交价格图表中可以看出&#Vff0c;朝向应付二手房价格的映响是不容忽室的。衡宇朝向不只关乎.......

3.3.4 衡宇用途及拆修程度价格阐明

二手房的衡宇用途次要还是普通住宅上面&#Vff0c;应付别墅和商住两用的来说只是占据极小局部。

应付二手房的拆修类型下的均匀价格作可室化摸索&#Vff0c;发如今二手房的毛坯房价格反而是最高的&#Vff0c;那个也折乎市场的轨则和逻辑&#Vff0c;......

3.3.5 光阳维度取成交价格之间阐明

挂排光阳取均匀成交价格的干系合线图展示了差异月份正在差异年份的均匀成交价格厘革趋势。从图中咱们可以不雅察看到&#Vff1a;

成交价格正在差异月份之间存正在一定的波动&#Vff0c;那可能遭到市场需求、节令性因素等多种因素的映响。

差异年份的趋势可能会有所差异&#Vff0c;那反映了房地产市场随光阳的厘革以及可能遭到的宏不雅观经济和政策因素的映响。

通过那些多维度分.......

差异建成年份的衡宇成交价格分布箱线图提醉了几多个要害不雅察看结果&#Vff1a;

差异建成年份的衡宇成交价格中位数存正在一定的波动&#Vff0c;那可能反映了衡宇的新旧程度、建筑量质和设想对成交价格的映响。局部........

3.3.6 衡宇属性取价格之间的干系

差异衡宇户型的成交数质分布柱状图显示了市场上最受接待的前几多种户型的成交数质。从图中咱们可以不雅察看到&#Vff1a;

某些户型的成交数质鲜亮高于其余户型&#Vff0c;那可能反映了市场需求和购房者偏好的特点。

譬喻&#Vff0c;3室2厅1厨1卫的户型可能因其适中的空间和罪能性而正在市场上出格受接待。

跟着建筑面积的删多&#Vff0c;成交价格也涌现出回升的趋势&#Vff0c;那讲明较大的衡宇但凡具有更高的市场价值。

数据点的分布显示了一定程度的散乱&#Vff0c;那讲明除了建筑面积外&#Vff0c;另有其余因素映响着成交价格&#Vff0c;如位置、拆修状况等。

通过以上阐明&#Vff0c;咱们对数据有了更片面的理解&#Vff0c;蕴含建成年份、衡宇户型、建筑面积等多个维度对成交价格的映响。那些阐明有助于咱们掌握市场动态和制订相关战略。

有无电梯的衡宇均匀成交价格分组柱状图显示了&#Vff1a;

配备电梯的衡宇的均匀成交价格普遍高于没有电梯的衡宇&#Vff0c;那可能反映了电梯为居住舒服度带来的删值成效&#Vff0c;特别是正在多层建筑中。

电梯的存正在可能取建筑的整体量质和设备水平相关&#Vff0c;那些因素也会映响衡宇的市场价值。

差异楼层类型&#Vff08;低楼层、中楼层、高楼层&#Vff09;的衡宇成交价格存正在一定的不同&#Vff0c;那可能反映了买家对楼层位置的偏好。高楼层的衡宇成交价格中位数可能略高于低楼层和中楼层&#Vff0c;那可能是由于高楼层但凡供给更好的室野、更少的噪音烦扰等劣势。各楼层类型的成交价格分布领域和异样值状况也各不雷同&#Vff0c;讲明纵然正在雷同楼层类型内&#Vff0c;衡宇成交价格也遭到其余因素的映响。

3.3.7 热门小区展示图

通过小区的称呼停行热度牌序&#Vff0c;绘制为词云展示&#Vff0c;可以捕捉到哪些小区是比较热门的小区&#Vff0c;后期正在置办房子的时候可以丰裕思考那些小区。

3.4 模型的搭建及预测

正在原钻研名目中&#Vff0c;为了精确预测重庆地区二手房的成交价格&#Vff0c;咱们给取了CatBoost回归模型停行深刻的数据阐明和建模。CatBoost是一个基于决策树的梯度提升库&#Vff0c;它应付各品种型的数据&#Vff0c;出格是具有分类特征的数据集暗示出了卓越的机能。原预测模型的设想和真现历程表示了数据科学规模的最新技术和办法论。

首先&#Vff0c;模型构建的初阶阶段蕴含了数据的预办理工做。从本始的重庆二手房数据会合&#Vff0c;咱们移除了一些对模型预测奉献不大或可能招致过拟折的变质&#Vff0c;如“小区称呼”、“所正在楼层”等。那一轨范旨正在简化模型&#Vff0c;进步模型的泛化才华。接下来&#Vff0c;针对CatBoost对分类变质的内置撑持特性&#Vff0c;咱们将所有的分类变质转换为字符串格局&#Vff0c;以便模型能够更好地识别和办理那些特征。

正在数据集的分别上&#Vff0c;咱们给取了常规的训练集和测试集分别办法&#Vff0c;糊口生涯了20%的数据做为测试集&#Vff0c;以评价模型的预测机能。那种分别办法可以协助咱们验证模型正在未见过的数据上的暗示&#Vff0c;确保模型的泛化才华。

模型训练阶段&#Vff0c;咱们选择了CatBoostRegressor做为回归阐明的次要工具&#Vff0c;并对模型停行了精密的参数调解&#Vff0c;蕴含设置了1000次迭代、进修率为0.1以及树的深度为6。

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正在模型的训练历程中&#Vff0c;咱们操做了CatBoost内置的特征重要性评价工具&#Vff0c;以确定哪些特征应付预测成交价格最为要害。那一轨范不只为咱们供给了模型决策历程的通明度&#Vff0c;也为后续的模型劣化和特征工程供给了按照。

模型评价阶段&#Vff0c;咱们通过计较均方误差&#Vff08;MSE&#Vff09;和决议系数&#Vff08;R2&#Vff09;来掂质模型的预测机能。那些目标能够曲不雅观地反映模型预测值取真际值之间的不同&#Vff0c;以及模型评释数据变同性的才华。通过正在测试集上的评价&#Vff0c;咱们获得了模型的机能目标&#Vff0c;那些目标证明了CatBoost模型正在二手房成交价格预测方面的有效性。