【源码】基于决策回归树的房价预测系统

项目简介

本项目利用决策回归树和随机森林算法对房价进行预测。基于Kaggle上的房价预测竞赛数据，提供了涵盖数据预处理、模型构建和结果预测的完整解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据开展清洗、归一化和权重分配操作。
2. 决策回归树：实现决策回归树算法，支持离散和连续数据的建树。
3. 随机森林：基于决策回归树构建随机森林模型，提升预测性能。
4. 房价预测实验：使用提供的代码进行房价预测实验，并输出预测结果。

安装使用步骤

环境要求

• Python 3.7+
• numpy

使用步骤

1. 复制项目： bash cd house-price-prediction
2. 安装依赖： bash pip install -r requirements.txt
3. 运行实验： bash python main.py
4. 查看结果： 预测结果将保存在regresion_tree_result.csv文件中。

注意事项

1. 请确保已正确安装所有依赖库。
2. 在使用随机森林部分时，请注意取消相关的注释并适当调整参数。
3. 数据预处理部分可根据实际情况进行调整和优化。

下载地址

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