一、技术介绍
Python 房价预测分析echarts可视化二手房数据分析商品房机器学习预测算法随机森林回归预测模型Flask框架
二、项目介绍
Python房价预测分析可视化系统可以利用Python中的各种数据科学和可视化工具来构建。该系统的主要功能是根据历史房价数据，对未来的房价趋势进行预测，并以可视化的方式展示出来，帮助用户更好地了解当前房价走势和未来趋势。
具体来说，该系统可以使用Python的数据处理和统计库如Pandas、NumPy等，来对历史房价数据进行分析、清洗和处理。接着，可以利用一些Python的机器学习库如Scikit-learn等，来训练出房价预测模型。最后，可以使用Python的可视化工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，来将模型预测结果以各种方式进行可视化展示，包括折线图、散点图、热力图等。
此外，为了方便用户使用，该系统还可以提供一些额外的功能，如简单易用的图形界面、数据导入和导出功能、实时更新房价数据等。
总之，Python房价预测分析可视化系统可以帮助用户更好地了解当前房价市场，并帮助他们做出更明智的投资决策
三、项目截图
四、补充说明
机器学习scikit-learn 随机森林回归预测模型
房价预测：
代码文件run.py 第49行
# 通过随机森林回归模型来预测房价，
# 并计算预测值与实际值之间的平均差异。
# 最后将房价总价格式化输出。
随机森林回归模型是一种机器学习模型，它可以用于预测连续型目标变量，例如房价。
该模型通过随机抽样和特征选择的方式构建多个决策树，最后通过对这些决策树的预测结果进行集成，得出最终的预测结果。
本项目将随机森林回归模型被存储在clfs 字典中，并通过遍历字典来进行训练、预测和计算预测误差的操作。
具体步骤如下：
将房屋面积作为自变量x，将房屋单价作为因变量 y，并对它们进行归一化处理。
将数据分为训练集和测试集，并使用随机森林回归模型来拟合训练数据。
对测试集进行预测，计算预测值与实际值之间的平均误差，并根据junjia 变量的值计算出相应的房价总价。
将房价总价输出并格式化为字符串，以便展示给用户。
注意：随机森林回归模型需要调参才能发挥最佳效果，例如设置树的数量、最大深度、节点分裂方式等超参数，以及选择合适的特征集。
在实际应用中需要对模型进行反复调整和优化，以提高预测准确率和泛化能力。
