广州的房价是我遥不可及的梦，今天就用Python来做一个房价预测小工具_广州二手房价分析预测建立房价预测模型-优快云博客

今天给大家介绍一个非常适合新手入门的机器学习实战案例。

这是一个房价预测的案例，来源于 Kaggle 网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。

该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。

房价预测流程

下面跟着我，来学习一下该案例。

没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。

1. EDA

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA) 的目的是让我们对数据集有充分的了解。在这一步，我们探索的内容如下：

EDA内容

1.1 输入数据集

train = pd.read_csv('./data/train.csv')
test = pd.read_csv('./data/test.csv')

训练样本

train和test分别是训练集和测试集，分别有 1460 个样本，80 个特征。

SalePrice列代表房价，是我们要预测的。

1.2 房价分布

因为我们任务是预测房价，所以在数据集中核心要关注的就是房价（SalePrice) 一列的取值分布。

sns.distplot(train['SalePrice']);

房价取值分布

从图上可以看出，SalePrice列峰值比较陡，并且峰值向左偏。

也可以直接调用skew()和kurt()函数计算SalePrice具体的偏度和峰度值。

对于偏度和峰度都比较大的情况，建议对SalePrice列取log()进行平滑。

1.3 与房价相关的特征

了解完SalePrice的分布后，我们可以计算 80 个特征与SalePrice的相关关系。

重点关注与SalePrice相关性最强的 10 个特征。

# 计算列之间相关性
corrmat = train.corr()

# 取 top10
k = 10
cols = corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index

# 绘图
cm = np.corrcoef(train[cols].values.T)
sns.set(font_scale=1.25)
hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=cols.values, xticklabels=cols.values)
plt.show()

与SalePrice高度相关的特征

OverallQual（房子材料和装饰）、GrLivArea（地上居住面积）、GarageCars（车库容量）和 TotalBsmtSF（地下室面积）跟SalePrice有很强的相关性。

这些特征在后面做特征工程时也会重点关注。

1.4 剔除离群样本

由于数据集样本量很少，离群点不利于我们后面训练模型。

所以需要计算每个数值特性的离群点，剔除掉离群次数最多的样本。

# 获取数值型特征
numeric_features = train.dtypes[train.dtypes != 'object'].index

# 计算每个特征的离群样本
for feature in numeric_features:
    outs = detect_outliers(trai