基于GNN的波士顿房价预测：图神经网络新视角

# 1. 介绍

- **1.1 研究背景和意义**

在房地产市场中，准确预测房价对于购房者、房地产开发商和政府具有重要意义。传统的房价预测方法主要基于回归分析等统计方法，然而，这些方法往往忽略了房屋之间复杂的关联关系。因此，利用图神经网络(GNN)等深度学习技术来预测房价具有重要的研究意义和实际应用价值。

- **1.2 研究目的和方法论**

本研究旨在结合图神经网络和波士顿房价数据集，探究基于GNN的房价预测方法，提高预测精度和泛化能力。通过构建房价预测模型，揭示房屋特征之间的内在联系，为房地产市场决策提供数据支持。

- **1.3 图神经网络(GNN)的概述**

图神经网络是一种专注于处理图数据的深度学习模型，能够有效捕捉节点之间的复杂关系和结构特征。GNN在推荐系统、社交网络分析和生物信息学等领域取得了显著的成果，被广泛应用于各种图数据分析任务中。

- **1.4 波士顿房价预测的研究现状**

波士顿房价数据集是经典的房价预测数据集，包含了房屋特征以及对应的价格。目前，已有许多研究利用传统机器学习算法如线性回归、决策树等进行房价预测，但对于复杂的关联关系仍存在一定局限性。因此，引入图神经网络对房价预测问题进行探索具有重要意义。

# 2. 波士顿房价数据集分析

#### 2.1 数据集介绍与特征分析

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了房屋价格以及影响房价的各种特征。在这一部分，我们将首先介绍波士顿房价数据集的基本信息，包括数据结构、特征含义等，并进行特征分析，探索各个特征与房价之间的关系。

# 导入波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 查看数据集的特征
print(boston.feature_names)

# 查看数据集的描述信息
print(boston.DESCR)

通过以上代码，我们可以查看波士顿房价数据集的特征名称以及数据集的描述信息，从而对数据集有一个初步的了解。接下来，我们将对数据进行进一步的分析和处理。

#### 2.2 数据预处理和特征工程

在这部分，我们将进行数据预处理和特征工程，包括缺失值处理、数据标准化、特征选择等步骤，以提高模型的训练效果。

import pandas as pd
import numpy as np

# 将数据集转换为DataFrame格式便于处理
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target

# 检查缺失值
print(boston_df.isnull().sum())

# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
boston_df_scaled = scaler.fit_transfo