关于数据挖掘:PYTHON链家租房数据分析岭回归LASSO随机森林XGBOOSTKERAS神经网络附代码数据

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作者：Xingsheng Yang

最近咱们被客户要求撰写对于链家租房数据的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；

2 对租房信息进行剖析，次要对房租相干特色进行剖析，并搭建模型用于预测房租

工作 / 指标

利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和开掘。

上海租赁数据

此数据来自 Lianjia.com.csv 文件蕴含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，形容，游览，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便当设施信息。

属性：

名称：列表名称
类型：转租或全副租赁（全副）
床：卧室号码
价格
经度 / 纬度：坐标
阳台，押金（是否有押金政策），公寓，形容，游览可用性，凑近交通，独立浴室，家具

新房源：NO-0，YES-1
面积：平方米
朝向：朝向窗户，南 1，西北 2，东 -3，北 4，东北 -5，西 -6，东南 -7，西南 8，未知 -0
级别：房源层级，地下室 -0，低层（1-15）-1，中层（15-25）-2，高层（>25）-3
停车场：无停车场 -0，额外收费 -1，收费停车 -2
设施：设施数量

import pandas as pd

import numpy as np

import geopandas 

df = pd.read_csv('lighai.csv', sep =',', encoding='utf_8_sig', header=None)

df.head()

数据预处理

ETL 解决，清理数据帧。

df_clean.head()

探索性剖析 – 数据可视化

plt.figure(figsize=(8, 6))

sns.distplot(df_clean.price, bins=500, kde=True)

plt.xscale('log') # Log transform the price

读取天文数据

plt.figure(figsize=(12, 12))



sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla

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线性回归和工夫序列剖析北京房价影响因素可视化案例

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01

02

03

04

模型构建

尝试依据特色预测价格。

y = df_clean.log_price

X = df_clean.iloc[:, 1:].drop(['price', 'log_price'], axis=1)

岭回归模型

ridge = Ridge()

alphas = [0.0001, 0.001, 0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10]

Lasso 回归

coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh')

Random forest 随机森林

rf_cv.fit(X_train, y_train)

XGBoost

xgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot();

xgb_cv.fit(X_train, y_train)

Keras 神经网络

model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))

# Compile model

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')

model.summary()

kmeans 聚类数据

  kmeanModel = KMeans(n_clusters=k).fit(X) 

    kmeanModel.fit(X)     

    inertias.append(kmeanModel.inertia_) 

plt.plot(K, inertias, 'bx-')

gpd.plot(figsize=(12,10), alpha=0.3)

scatter_map = plt.scatter(data=df_clean, x='lon', y='lat', c='label', alpha=0.3, cmap='tab10', s=2)

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获取全文 残缺代码数据 材料。

本文选自《python 岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras 神经网络、kmeans 聚类链家租房数据天文可视化剖析》。

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