实战五十六：基于机器学习的上海房价预测（完整代码+数据集）
创始人
2024-05-13 11:25:41

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。

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。

数据收集及处理

数据源选择

经过在网上对几个房价信息网的比较，

上一篇：如何修复u盘损坏的文件?

下一篇：【深度学习笔记】手动推导反向传播公式BP

相关内容

热门资讯

阳光电源取得储能一体机相关专利... 5月9日消息，国家知识产权局信息显示，阳光电源股份有限公司申请一项名为“一种储能汇流升压一体机、储能...
阳光电源取得电力转换装置相关专... 5月9日消息，国家知识产权局信息显示，阳光电源股份有限公司申请一项名为“电力转换装置以及储能系统”的...
迁西大黑汀成京津冀 短途游“香... （来源：唐山劳动日报） 近期，迁西县大黑汀水库畔迎来露营热潮，成为京津冀市民短途出游的热门选择。湖畔...
宁德时代申请电池单体相关专利，... 5月9日消息，国家知识产权局信息显示，宁德时代新能源科技股份有限公司申请一项名为“电池单体、电池装置...
邱姓股民向*ST雅博发起索赔 ... 　　受损股民可至Hehson股民维权平台登记该公司维权：http://wq.finance.sina...