6、寻找低价公寓与廉价机票的实用指南

寻找低价公寓与廉价机票的实用指南

在生活中，我们常常希望能够找到性价比高的公寓和廉价的机票。下面将为大家详细介绍如何利用数据分析和机器学习的方法来实现这两个目标。

一、寻找低价公寓

在寻找低价公寓时，我们可以通过构建回归模型来预测公寓的价格。以下是具体步骤：
1. 确定关注的区域 ：假设我们对三个特定的邮政编码区域（10002、10003 和 10009）感兴趣。
2. 了解模型输入 ：查看模型的输入矩阵 X ，其输入使用了虚拟变量进行编码。例如，对于邮政编码特征，若公寓位于 10003，则该列编码为 1，其他邮政编码列编码为 0；而卧室数量则根据实际数值编码。

X.head()

3. 创建预测输入 ：使用 X 矩阵的索引创建一个全零的数据框 tpdf ，并填充我们要预测的公寓信息。例如，要对 10009 区域的一居室公寓进行定价：

to_pred_idx = X.iloc[0].index
to_pred_zeros = np.zeros(len(to_pred_idx))
tpdf = pd.DataFrame(to_pred_zeros, index=to_pred_idx, columns=['value'])
tpdf.loc['