大数据分析案例-基于随机森林模型对北京房价进行预测

 

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目录

1.项目背景

2.项目简介

2.1数据说明

2.2技术工具

3.算法原理

4.项目实施步骤

4.1理解数据

4.2数据预处理

4.2.1缺失值处理

4.2.2重复值处理 

4.2.3异常值处理

4.3探索性数据分析

4.3.1城区数量分布情况

4.3.2城区房价情况

4.3.3学区房对房价的影响

4.3.4地铁对房价的影响

4.3.5各特征的相关性

4.4特征工程

4.5模型构建

4.6参数调优

4.7模型预测

5.实验总结

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1.项目背景

        自1998年我国取消了福利分房的政策后，房地产市场迅速开展蓬勃起来。同时，随着社会经济的快速开展，居民的经济条件越来越好，住房条件也在不断地提升。而住房是人民根本生活的保障，也是-一个家庭最重要的资产,从一定的层面.上反映了一个家庭整体的生活水王,多方面的因素使得房地产行业在短时间开展成为我国的支柱产业之一;