以机器学习为基础的房价预测分析研究(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）

数据集大小为19995条
报告字数8000➕
本项目利用机器学习算法，如随机森林回归算法，依据房型、面积、建造年份等房产数据特征预测房价。项目先对来自安居客的房产数据集进行预处理，包括数据类型转换、缺失值处理等，再划分训练集与测试集构建随机森林回归模型并训练。通过均方误差和R2分数评估模型，虽MSE值较大但R2分数近1 ，最后用joblib保存模型。本项目运用Streamlit进行可视化呈现。通过Streamlit，能够快速将数据和模型转化为交互式的web界面，无需复杂的前端开发知识。在这个可视化界面中，购房者可输入意向房屋特征信息，直观获取精准房价预测结果，对比不同房源价格，筛选高性价比房源。