本文通过Python分析二手房房价影响因素，包括数据收集、清洗、特征选择、特征工程和模型训练，使用随机森林揭示关键特征对房价的贡献。
手房房价影响因素分析 - Python实现
房价是众多购房者和开发商关注的重要指标之一。了解房价的影响因素对于购房决策和市场预测具有重要意义。本文将介绍如何使用Python对手房（二手房）房价的影响因素进行分析，并提供相应的源代码。
- 数据收集与准备
房价影响因素的分析需要收集相关的数据。可以通过爬取房地产网站或者使用已有的公开数据集来获取手房交易信息。常见的相关数据包括房屋面积、房型、所在区域、楼层、装修程度、所在小区的配套设施等。在这里，我们以一个包含这些信息的数据集为例进行分析。
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('hand_house_data.csv')
# 查看数据集信息
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