本项目旨在通过机器学习算法预测住房价格，帮助用户更好地了解市场趋势和投资价值。
项目概述
- 数据来源：使用公开的住房数据集，包括房屋价格、面积、位置、设施等信息。
- 算法选择：采用多种机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林等，进行模型训练和预测。
- 评估指标：使用均方误差（MSE）和决定系数（R²）等指标评估模型性能。
技术实现
- 编程语言：Python
- 机器学习库：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
- 数据可视化：Matplotlib、Seaborn
应用场景
- 房地产投资：帮助投资者了解不同地区的住房价格趋势，进行理性投资。
- 市场分析：为房地产公司提供市场分析数据，辅助制定营销策略。
- 政策制定：为政府部门提供住房市场数据，辅助制定相关政策。