💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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💕💕文末获取源码
房价预测系统-系统功能
基于机器学习的房价预测系统是一个综合运用人工智能技术解决房地产市场价格预测问题的智能化应用系统，该系统通过收集和分析房屋的多维度特征数据，包括房屋面积、地理位置、建筑年份、周边配套设施、交通便利性、学区资源等关键因素，运用多种机器学习算法如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等进行建模训练，实现对房价的精准预测和智能分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建Web应用平台，利用pandas、numpy等数据处理库进行数据预处理和特征工程，使用scikit-learn机器学习库实现算法模型的训练与优化，通过matplotlib和seaborn进行数据可视化展示，为用户提供直观的预测结果和分析图表。系统具备数据导入与管理、特征选择与处理、模型训练与评估、房价预测查询、结果可视化展示等核心功能模块，用户可以通过友好的Web界面输入房屋相关信息，系统会自动调用训练好的机器学习模型进行价格预测，并以图表形式展示预测结果和置信区间，同时支持批量预测和历史预测记录查询，为房地产投资决策、市场分析和价格评估提供科学可靠的技术支撑，具有较高的实用价值和现实意义。
房价预测系统-背景意义
选题背景 近年来，中国房地产市场呈现出快速发展和复杂变化的态势，据国家统计局数据显示，2023年全国商品房销售面积达11.17亿平方米，销售金额超过11万亿元，房地产业增加值占GDP比重约为6.8%，成为国民经济的重要支柱产业。然而，房价波动剧烈且影响因素复杂多样，传统的房价评估方法主要依赖专业评估师的经验判断和简单的比较法，不仅效率低下，而且主观性强，难以准确把握市场动态和价格趋势。随着大数据技术的迅猛发展和机器学习算法的日益成熟，利用人工智能技术进行房价预测已成为可能，越来越多的房地产企业和金融机构开始探索智能化的价格预测方案。机器学习算法能够处理海量的房屋特征数据，挖掘隐藏在复杂数据背后的价格规律，为房价预测提供更加科学、客观和精准的技术手段，这为解决传统房价评估中存在的问题提供了新的思路和方法。 选题意义 基于机器学习的房价预测系统具有重要的实际应用价值和深远的社会意义。对于广大购房者而言，该系统能够为他们提供科学合理的房价参考，帮助做出更明智的购房决策，避免因信息不对称而遭受经济损失，特别是对于首次购房的年轻人来说，这样的工具显得尤为重要。房地产开发企业可以利用该系统进行市场分析和定价策略制定，提高投资决策的科学性和准确性，降低市场风险，同时优化资源配置和项目规划。银行等金融机构能够运用该系统辅助房屋抵押贷款的风险评估，提升放贷决策的精准度，有效控制信贷风险。政府部门也可以借助该系统监测房地产市场动态，为房地产调控政策的制定提供数据支撑和决策依据。从技术发展角度来看，该系统的研究和实现有助于推动机器学习技术在房地产领域的深入应用，为相关算法的改进和优化积累宝贵经验，促进人工智能技术与传统行业的深度融合发展。
房价预测系统-演示视频
房价预测系统-演示图片
房价预测系统-代码展示
def preprocess_housing_data(raw_data):
data = raw_data.copy()
data['price_per_sqm'] = data['total_price'] / data['area']
data['age'] = 2024 - data['build_year']
data['has_elevator'] = data['elevator'].map({'有': 1, '无': 0})
data['has_parking'] = data['parking'].map({'有': 1, '无': 0})
data['decoration_encoded'] = data['decoration'].map({'精装': 3, '简装': 2, '毛坯': 1})
data['location_score'] = data['district'].map({'市中心': 5, '商业区': 4, '住宅区': 3, '郊区': 2, '远郊': 1})
data['school_score'] = data['school_district'].map({'重点学区': 5, '普通学区': 3, '无学区': 1})
data['transport_score'] = data['subway_distance'].apply(lambda x: 5 if x < 500 else 4 if x < 1000 else 3 if x < 2000 else 2 if x < 3000 else 1)
numeric_cols = ['area', 'room_count', 'hall_count', 'bathroom_count', 'floor', 'total_floors', 'age']
for col in numeric_cols:
Q1 = data[col].quantile(0.25)
Q3 = data[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
data[col] = data[col].clip(lower_bound, upper_bound)
scaler = StandardScaler()
data[numeric_cols] = scaler.fit_transform(data[numeric_cols])
feature_cols = numeric_cols + ['has_elevator', 'has_parking', 'decoration_encoded', 'location_score', 'school_score', 'transport_score']
X = data[feature_cols]
y = data['total_price']
return X, y, scaler, feature_cols
def train_housing_price_model(X_train, y_train, X_test, y_test):
models = {
'linear_regression': LinearRegression(),
'random_forest': RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42),
'gradient_boosting': GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=6, random_state=42),
'xgboost': XGBRegressor(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=6, random_state=42)
}
best_model = None
best_score = float('inf')
model_results = {}
for name, model in models.items():
model.fit(X_train, y_train)
train_pred = model.predict(X_train)
test_pred = model.predict(X_test)
train_mse = mean_squared_error(y_train, train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, test_pred)
train_r2 = r2_score(y_train, train_pred)
test_r2 = r2_score(y_test, test_pred)
model_results[name] = {
'model': model,
'train_mse': train_mse,
'test_mse': test_mse,
'train_r2': train_r2,
'test_r2': test_r2
}
if test_mse < best_score:
best_score = test_mse
best_model = model
param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [6, 8, 10], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.15]}
grid_search = GridSearchCV(XGBRegressor(random_state=42), param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)
optimized_model = grid_search.best_estimator_
optimized_pred = optimized_model.predict(X_test)
optimized_mse = mean_squared_error(y_test, optimized_pred)
if optimized_mse < best_score:
best_model = optimized_model
return best_model, model_results
def predict_housing_price(model, scaler, feature_cols, input_data):
input_df = pd.DataFrame([input_data])
input_df['age'] = 2024 - input_df['build_year']
input_df['has_elevator'] = input_df['elevator'].map({'有': 1, '无': 0})
input_df['has_parking'] = input_df['parking'].map({'有': 1, '无': 0})
input_df['decoration_encoded'] = input_df['decoration'].map({'精装': 3, '简装': 2, '毛坯': 1})
input_df['location_score'] = input_df['district'].map({'市中心': 5, '商业区': 4, '住宅区': 3, '郊区': 2, '远郊': 1})
input_df['school_score'] = input_df['school_district'].map({'重点学区': 5, '普通学区': 3, '无学区': 1})
input_df['transport_score'] = input_df['subway_distance'].apply(lambda x: 5 if x < 500 else 4 if x < 1000 else 3 if x < 2000 else 2 if x < 3000 else 1)
numeric_cols = ['area', 'room_count', 'hall_count', 'bathroom_count', 'floor', 'total_floors', 'age']
input_df[numeric_cols] = scaler.transform(input_df[numeric_cols])
X_input = input_df[feature_cols]
predicted_price = model.predict(X_input)[0]
if hasattr(model, 'estimators_'):
predictions = [estimator.predict(X_input)[0] for estimator in model.estimators_[:50]]
confidence_interval = np.percentile(predictions, [2.5, 97.5])
prediction_std = np.std(predictions)
else:
prediction_std = predicted_price * 0.1
confidence_interval = [predicted_price - 1.96 * prediction_std, predicted_price + 1.96 * prediction_std]
price_per_sqm = predicted_price / input_data['area']
market_level = '高端' if price_per_sqm > 50000 else '中高端' if price_per_sqm > 30000 else '中端' if price_per_sqm > 20000 else '经济型'
result = {
'predicted_price': round(predicted_price, 2),
'price_per_sqm': round(price_per_sqm, 2),
'confidence_interval': [round(ci, 2) for ci in confidence_interval],
'prediction_std': round(prediction_std, 2),
'market_level': market_level,
'reliability_score': min(100, max(0, 100 - (prediction_std / predicted_price) * 100))
}
return result
房价预测系统-结语
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