【源码】基于机器学习算法的房价预测系统

项目简介

本项目是基于Python的房价预测系统，借助高级回归技术来预测房屋销售价格。运用多种回归模型，如决策树回归、线性回归、梯度提升回归和随机森林回归等，并通过特征工程与数据预处理提升模型预测的准确性。数据集源自Kaggle的房价预测竞赛，包含79个解释变量，用于描述爱荷华州埃姆斯住宅的各方面情况。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：进行数据质量与特征分析，填补缺失值、对类别特征编码，检测并处理异常值。
2. 特征工程：构造新特征提高模型性能，用热力图分析变量与预测目标的相关性。
3. 模型选择与训练：使用多种回归模型训练，对模型进行评估并改进性能。
4. 实验分析：分析数据集结构与预处理情况，对比模型训练和预测结果，通过Kaggle排行榜评估模型性能。

安装使用步骤

环境准备

安装Anaconda3，配置Jupyter Notebook和Python 3环境，安装numpy、pandas、scikit - learn、matplotlib等必要的Python库。

数据准备

下载Kaggle提供的训练集（train.csv）和测试集（test.csv），将数据集放置在项目的data目录下。

运行项目

打开Jupyter Notebook，依次运行data_preprocessing.ipynb进行数据预处理，运行model_training.ipynb进行模型训练和评估，运行prediction.ipynb进行房价预测并生成预测结果文件。

结果分析

查看模型训练和预测结果，分析误差值和模型性能，根据需要调整模型参数和数据预处理步骤以提高预测准确性。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】