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)-优快云博客

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介绍资料

以下是一篇关于《Python + 决策树模型房价预测系统》的任务书模板，包含任务目标、内容分解、技术要求、进度安排和成果交付等核心部分，适用于项目开发或课程设计的任务分配：

项目名称：基于Python与决策树模型的房价预测系统开发
任务负责人：XXX
团队成员：XXX、XXX、XXX
起止时间：2023年XX月XX日 - 2023年XX月XX日

房价预测是房地产、金融投资和城市规划领域的关键问题。传统预测方法（如线性回归）难以处理非线性特征（如地理位置、学区属性）对房价的影响，而决策树模型因其可解释性强、非线性建模能力突出，成为本项目的核心算法选择。

技术目标：
- 构建包含房屋属性、地理信息、市场环境等多维度特征的数据集；
- 优化决策树模型参数，实现房价预测误差（MAE）低于5%；
- 开发交互式Web应用，支持用户输入特征参数并可视化预测结果。
应用目标：
- 为房地产中介提供自动化估值工具；
- 为个人购房者提供参考决策支持。

数据来源：
- 公开数据集：Kaggle“House Prices”竞赛数据；
- 爬虫抓取：链家网、安居客的二手房挂牌数据（需包含房屋面积、楼层、装修等字段）；
- 地理数据：通过高德地图API获取房屋周边500米内的学校、地铁站、商场等POI信息。
预处理任务：
- 缺失值处理：对连续变量（如面积）用中位数填充，分类变量（如装修程度）用众数填充；
- 异常值检测：基于3σ原则剔除房价超过均值3倍标准差的数据；
- 特征编码：对“学区”“地铁距离”等分类变量进行One-Hot编码。

基础模型实现：
- 使用Scikit-learn的DecisionTreeRegressor实现CART决策树回归模型；
- 对比基准模型：线性回归（LinearRegression）、支持向量回归（SVR）。
关键优化任务：
- 特征选择：通过随机森林计算特征重要性，筛选Top 10关键特征（如面积、学区、地铁距离）；
- 参数调优：使用网格搜索（GridSearchCV）优化max_depth（树深度）、min_samples_split（分裂最小样本数）等超参数；
- 集成学习：构建随机森林（RandomForestRegressor）作为对比实验，验证模型稳定性。

技术栈：
- 后端：Python（Flask框架）；
- 前端：HTML/CSS + JavaScript（或Streamlit快速开发）；
- 可视化：Matplotlib/Plotly生成预测结果图表。
核心功能：
- 用户输入界面：表单提交房屋特征（面积、楼层、学区等）；
- 预测结果展示：返回房价预测值及置信区间；
- 决策规则解释：可视化决策树分裂路径（如“因学区=是且面积>100㎡，房价上调12%”）。

阶段	时间节点	交付物	验收标准
数据采集	第1周	原始数据集（CSV/JSON格式）	包含至少10,000条有效记录
数据预处理	第2周	清洗后的数据集 + 特征工程报告	缺失值处理率100%，异常值剔除率≥95%
模型训练	第3周	训练好的决策树模型 + 评估报告	MAE≤5%，R²≥0.85
系统开发	第4周	可运行的Web应用原型	支持特征输入与预测结果展示
测试优化	第5周	测试用例文档 + 优化后的系统	修复3个以上已知Bug，用户满意度≥80%

备注：