摘要
文章以都匀市出租房为例,运用Python对安居客网上房源信息进行采集,对获取的数据进行清洗和处理,并从数据中选择小区、户型、朝向、住房面积和租房价格等特征进行数据分析和可视化展示,最后使用随机森林模型对租金价格进行预测。通过分析与价格预测,以期帮助寻租者在选择房源时能获取特定的需求信息,从而做出更好的决策。
Taking the rental housing in Duyun City as an example,this paper uses Python to collect the housing source information of Anjuke real estate network,cleans and processes the obtained data,selects the characteristic data of community,house type,orientation,housing area and rental price from the data for data analysis and visual display,and finally uses the random forest model to predict the rental price.Through analysis and price forecasting,it is expected to help renters obtain required information when selecting houses,so as to make better decisions.
作者
李涛
LI Tao(School of Computer and Information,Qiannan Normal University for Nationalities,Duyun 558000,China)
出处
《现代信息科技》
2021年第16期96-99,共4页
Modern Information Technology
基金
基于交互行为特征的社交网络信息推荐技术研究(qnsy2018024)
机器学习重点实验室2018年度开放基金项目(ML-2018KF0040)
2020年度校改项目(2020xjg0105)。
关键词
出租房
数据分析
可视化
租金
随机森林
rental housing
data analysis
visualization
rent
random forest
