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✍🏻作者简介：Python学习者
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目录
1.项目背景
2.数据集介绍
3.技术工具
4.实验过程
4.1导入数据
4.2数据预处理
4.3数据可视化
4.4特征工程
4.5构建模型
4.6特征重要性
4.7模型预测
源代码
在当今数字化快速发展的时代，数据已成为驱动决策和预测未来的重要力量。房地产市场作为国民经济的重要组成部分，其价格的波动不仅直接影响着居民的生活水平，也反映了国家宏观经济的运行状况。长沙市，作为湖南省的省会城市，近年来随着经济的快速发展和城市化进程的加速，租房市场也呈现出蓬勃发展的态势。
然而，租房价格的波动受到多种因素的影响，包括供求关系、地理位置、房屋类型、装修状况、交通便捷性、周边设施等。这些因素之间相互交织，形成了复杂的动态系统，使得租房价格的预测变得尤为困难。传统的预测方法，如基于经验或简单统计的预测，往往难以准确反映市场变化，且难以适应复杂多变的市场环境。
为了更准确地预测长沙市租房价格，本研究将采用基于Python爬虫和机器学习的方法。Python爬虫技术可以从互联网上大量抓取相关的租房数据，包括房源信息、价格、地理位置、房屋类型等，为后续的机器学习模型提供丰富的数据基础。而机器学习技术则可以通过对大量数据的分析和学习，自动发现数据中的规律和模式，从而实现对租房价格的准确预测。
具体来说，本研究将分为以下几个步骤：首先，利用Python爬虫技术从各大租房网站和平台上抓取相关的租房数据；其次，对抓取的数据进行清洗、预处理和特征工程，提取出与租房价格相关的关键特征；然后，选择合适的机器学习算法（如线性回归、决策树、随机森林、神经网络等），构建租房价格预测模型；最后，通过模型训练和验证，不断优化模型参数，提高预测精度。
本研究旨在通过Python爬虫和机器学习技术的结合，实现对长沙市租房价格的准确预测，为政府决策、房地产开发商、租赁企业和租户等提供有价值的参考信息。同时，本研究也将为机器学习在房地产价格预测领域的应用提供新的思路和方法，具有一定的理论意义和实践价值。
本实验数据集来源于房天下官网，通过使用python爬虫获取了长沙市的租房数据
获取了房屋租金、交付方式、房屋户型、房屋面积、装修情况、校区、地址、配套设施、房源亮点等字段信息，具体如下图所示。
Python版本:3.9
代码编辑器：jupyter notebook
导入数据分析的第三方库并加载数据集
查看数据大小
查看数据基本信息
查看数据描述性统计
统计缺失值情况
发现个别变量存在少量或大量缺失值
这里我们先直接删除“楼层”和“距地铁距离”这两个变量（因为这两个变量缺失值较多），最后统一删除缺失值
处理“房屋租金”变量，只提取出金额数值
处理房屋面积，只提取出数值
自定义一个画词云图的函数
做出房源亮点词云图
做出配套设施词云图
筛选特征
对非数值变量进行编码处理
准备建模所需数据，即特征变量X和目标变量y，接着拆分数据集为训练集和测试集，其中测试集比例为0.2
定义一个训练模型并输出模型的评估指标
构建多元回归模型
构建KNN模型
从上面构建的模型中，XGBoost模型的准确率最高，为0.98 ，故我们选择其作为最终模型。
获取模型特征重要性并排序打印输出，最后进行可视化展示
将预测结果可视化展示
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