编号：C207
大小：36M
环境：Jupyter Notebook
简介：数据挖掘之基于深圳安居客二手房房价爬虫、分析和预测

运行展示

深圳房价模型训练和预测
第96次的训练在训练集损失值为142622.08501972404
第97次的训练在训练集损失值为129972.04983469172
第98次的训练在训练集损失值为133580.83645992633
第99次的训练在训练集损失值为130630.33648816557
第100次的训练在训练集损失值为133435.76417610873
R^2 value with each model

深圳房价爬虫
87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 13/15 [02:11<00:19, 9.63s/it]C:\Users\lucky\AppData\Local\Temp\ipykernel_75296\26652539.py:30: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. df_all = df_all.append(df) 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 14/15 [02:13<00:07, 7.26s/it]C:\Users\lucky\AppData\Local\Temp\ipykernel_75296\26652539.py:30: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. df_all = df_all.append(df) 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 15/15 [02:18<00:00, 9.21s/it] 深圳数据分析 年份与价格关系散点图
户型数量分布图

楼层，装修，面积，建成年份等与二手房价格相关系数图

不同年份总体均价波动情况

不同地区总体均价分布情况

不同房源走向数量分布

房源面积分布情况/m^2

房源价格分布情况

不同年份房源分布数量图

标题词云可视化

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频