房价预测模型的研究比较

房地产市场是最受关注的定价之一，并且一直在波动。 将机器学习的思想应用于如何以高精度提高和预见成本是主要领域之一。 本文的目标是预测房地产的市场价值。 该系统有助于根据地理变量找到房产的起始价格。 通过打破过去的市场模式和价值范围，以及未来的进步，未来的成本将被预测。 该检查意味着使用决策树回归器预测孟买市的房价。 它将帮助客户将资源置于遗产中，而无需转向经纪人。 这项研究的结果证明决策树回归器的准确率为 89%。

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波士顿房价预测相关代码

包含文件：Python代码+设计报告 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。 详细介绍参考博客：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/122286264

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波士顿房价预测数据集

对近期3个月内房价数据打标签，然后对影响房价的数据因数(比如:房屋住宅面积,房屋的房间数，房屋距离市中心的距离，房屋年限)作为输入变量,也就是训练数据，训练模型,找到数据模型及规律,一般利用梯度下降法,找出最优化影响因子权重，拟合最优解或者一条直线，然后对新数据进行预测

房价预测，数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。