房屋价格预测数据分析 📊

房屋价格预测是数据分析领域常见的应用，结合机器学习与统计方法，可帮助理解市场趋势并辅助决策。以下是核心内容概述：

1. 数据来源 🌍

• 公开数据集：如Kaggle的House Prices Dataset（推荐访问：/data/kaggle-datasets）
• 本地数据：需收集面积、户型、周边设施等字段
• 数据清洗：处理缺失值（如用中位数填补）和异常值（如过滤总价过高的记录）

2. 分析方法 📈

• 特征工程：
  • 将面积（sqft）转换为面积_平方米
  • 添加地理位置编码（如区域_北京、区域_上海）
• 模型选择：
  • 线性回归（基础模型）
  • 随机森林（处理非线性关系）
  • XGBoost（提升预测精度）

3. 可视化示例 📊

4. 模型构建步骤 🧱

1. 数据预处理（标准化、分类变量编码）
2. 训练集/测试集划分（如8:2比例）
3. 模型训练与参数调优
4. 模型评估（RMSE、R²指标）

5. 扩展阅读 🔍

• 机器学习基础教程
• Scikit-Learn实战指南

📌 提示：分析时需结合当地政策与市场供需，避免单纯依赖数据模型。