基于Python的房价影响因素分析

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摘要:
本文主要分析影响房价的因素，数据来源为链家网，机器学习模型的使用中，采用了三种线性模型，一种非线性模型，最后得出的结论是房子的大小，房子的位置，房子的建造年份以及房子的高度对房价影响较大。
目录
房价影响因素分析 1
一、问题描述 1
二、数据收集及处理 2
（1）数据源选择 2
安居客房价信息 2
搜房网房价信息 2
链家网房价信息 2
（2）数据收集 2
（3）数据处理 2
三、采用的模型及原因 3
（1）线性回归模型 3
（2）神经网络 3
（3）支持向量机 3
四、使用的python机器学习库 3
五、建模过程 4
（1）数据特征分析 4
（2）调参 4
（3）结果分析及模型对比 4
六、非线性模型建模 5
（1）非线性决策树 5
（2）结论 5
七、房价查询界面 5
八、改进措施 6
（1）收集更多数据 6
数据集在20000条以下时的训练学习曲线 7
数据集在40000条以下时的训练学习曲线 7
（2）寻找更多特征 8
附录 8
数据采集 9
数据训练 13
一、问题描述
现在房价居高不下，特别是上海等一线城市，房价更是高的离谱，那么在决定一个房子的价格中，哪些因素占了主要的地位，如何让想买房的人快速获取大概的房价信息。那么本文介绍的就是如何用机器学习去训练上海房价信息并生成模型然后进行分析的过程。
包含： Python代码+设计报告

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