二手房数据分析随机森林
时间: 2023-09-19 09:12:34 浏览: 234
二手房数据分析中使用随机森林算法可以进行房价预测。随机森林是一种以决策树为基础的集成学习算法,在sklearn库中提供了相关的算法和数据处理方式。由于房价是连续的,使用回归算法进行预测更为合适。在比较了决策树和随机森林后,发现随机森林的准确率要高于决策树。然而,预测效果可能仍然不太理想。后续学习深入后,可以尝试其他算法来寻找更好的结果。
在二手房数据分析中,散点图可以用来观察数据的分布情况,比如了解哪个位置的二手房更多或更少,以及不同房型、楼层、尺寸、年限的房子数量。通过散点图可以建立一个基本的印象。
二手房数据分析的原理是首先进行数据收集,从网站或其他数据源收集二手房数据,将其存储在CSV或其他数据格式中。然后进行数据清洗,读取数据并删除缺失或异常数据。接下来进行数据分析,利用Python中的相关工具和算法对数据进行分析,例如随机森林算法。最后,根据分析结果进行可视化展示,帮助我们更好地理解和解释数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [#第23篇分享:一个北京二手房价格数据挖掘实例(python语言:sklearn随机森林)](https://blog.csdn.net/weixin_46008828/article/details/113804296)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于python的二手房数据分析资源合集](https://download.csdn.net/download/Rocky006/87808247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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