计算机毕业设计Python+决策树模型房价预测系统 房价可视化 房源推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解+教程)

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介绍资料

以下是一份关于《Python+决策树模型房价预测系统 房价可视化 房源推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排及验收标准等内容，供参考：

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任务书

项目名称：Python+决策树模型房价预测系统（含可视化与房源推荐功能）
任务周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
负责人：XXX
参与人员：XXX、XXX

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一、任务目标

1. 核心目标：
   • 开发一套基于Python的集成化系统，实现房价预测、数据可视化及房源推荐功能。
   • 系统需具备高精度预测能力、直观的可视化交互界面，以及个性化推荐服务。
2. 具体目标：
   • 完成决策树模型的训练与优化，房价预测误差（RMSE）低于行业基准值（如公开数据集平均误差）。
   • 实现动态可视化功能，支持房价分布热力图、特征关联分析等。
   • 开发基于用户偏好的房源推荐模块，推荐准确率较随机推荐提升30%以上。
   • 系统需部署为可交互的Web应用，支持多用户并发访问。

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二、任务分解与分工

模块1：数据采集与预处理

• 任务内容：
  • 爬取链家、安居客等平台房源数据（或使用Kaggle公开数据集）。
  • 数据清洗：处理缺失值（均值填充/删除）、异常值（3σ原则）、重复值。
  • 特征工程：提取数值特征（面积、房龄）、分类特征（朝向、装修类型）并编码。
• 负责人：XXX
• 交付物：清洗后的结构化数据集（CSV/Excel格式）、数据字典文档。

模块2：决策树房价预测模型

• 任务内容：
  • 模型选型：对比ID3、CART算法，选择最优决策树变体。
  • 参数调优：通过网格搜索（GridSearchCV）确定最大深度、最小样本分裂数等。
  • 模型评估：使用MAE、RMSE、R²指标验证性能，输出评估报告。
• 负责人：XXX
• 交付物：训练好的模型文件（.pkl）、模型评估报告、特征重要性分析图表。

模块3：房价可视化模块

• 任务内容：
  • 开发静态图表：使用Matplotlib/Seaborn绘制房价分布直方图、特征箱线图。
  • 开发交互式图表：使用Plotly/ECharts实现热力图（按区域）、散点矩阵图（面积-房价关系）。
  • 集成到Web界面：通过Flask/Django渲染图表，支持缩放、筛选操作。
• 负责人：XXX
• 交付物：可视化代码库、交互式网页原型（含图表示例）。

模块4：房源推荐模块

• 任务内容：
  • 推荐算法设计：基于用户输入的预算、面积、区域等条件，采用余弦相似度或KNN匹配房源。
  • 交互设计：开发筛选滑块、多选框等UI组件，动态更新推荐列表。
  • 性能优化：使用Redis缓存热门房源数据，降低响应延迟。
• 负责人：XXX
• 交付物：推荐算法代码、Web界面交互原型、性能测试报告。

模块5：系统集成与部署

• 任务内容：
  • 前后端集成：使用Flask框架连接预测、可视化、推荐模块。
  • 部署方案：通过Docker容器化部署，支持本地或云服务器（如阿里云ECS）运行。
  • 用户文档：编写系统使用手册、API接口说明。
• 负责人：XXX
• 交付物：可运行的Web系统、Docker镜像文件、用户文档。

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三、技术要求

1. 编程语言：Python 3.8+
2. 核心库：
   • 数据处理：Pandas、NumPy
   • 机器学习：Scikit-learn、XGBoost（对比基准）
   • 可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly
   • Web开发：Flask/Django、HTML/CSS/JavaScript
   • 部署：Docker、Nginx
3. 数据要求：
   • 样本量≥10,000条，包含至少10个特征（如面积、楼层、区域、房龄等）。
4. 性能要求：
   • 预测响应时间≤1秒（单条数据）。
   • 推荐列表生成时间≤500毫秒（冷启动场景）。

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四、进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成技术选型、数据集确认、系统架构设计
数据采集与处理	第3-4周	交付清洗后的数据集及数据字典
模型开发与优化	第5-6周	完成决策树模型训练及评估报告
可视化开发	第7-8周	交付交互式可视化原型
推荐模块开发	第9周	完成推荐算法及UI交互设计
系统集成测试	第10周	完成全流程联调及性能优化
部署与验收	第11-12周	系统上线、用户文档编写、最终验收

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五、验收标准

1. 功能完整性：
   • 系统需包含预测、可视化、推荐三大核心功能，无严重Bug。
2. 性能达标：
   • 预测误差（RMSE）低于数据集基准值（如Kaggle竞赛平均水平）。
   • 推荐准确率较随机推荐提升≥30%（通过A/B测试验证）。
3. 用户体验：
   • 可视化界面响应流畅，支持主流浏览器（Chrome/Firefox/Edge）。
   • 推荐结果排序合理，用户满意度评分≥4分（5分制）。
4. 文档完备性：
   • 提供系统设计文档、用户手册、API接口说明。

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六、备注

• 风险应对：
  • 数据不足风险：提前准备备用数据集（如北京市2023年二手房数据）。
  • 模型过拟合风险：采用交叉验证及正则化（如决策树剪枝）。
• 扩展性：
  • 未来可集成深度学习模型（如TabNet）或强化学习推荐策略。

任务书审批：
负责人签字：________________
日期：202X年XX月XX日

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说明：本任务书可根据实际项目需求调整模块分工、技术选型及验收标准，建议配合甘特图（Gantt Chart）进一步细化时间节点。

运行截图

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