PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据
原创PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据
原创
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作者：Xingsheng Yang
最近我们被客户要求撰写关于链家租房的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 利用 python 爬取链家网公开的租房数据；
2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租
任务/目标
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挖掘。
上海租赁数据
此数据来自 Lianjia.com.csv文件包含名称，租赁类型，床位数量，价格，经度，纬度，阳台，押金，公寓，描述，旅游，交通，独立浴室，家具，新房源，大小，方向，堤坝，电梯，停车场和便利设施信息。
属性：
名称：列表名称 类型：转租或全部租赁（全部） 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，描述，旅游可用性，靠近交通，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，东南2，东-3，北4，西南-5，西-6，西北-7，东北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，免费停车-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处理，清理数据帧。
df_clean.head()
探索性分析 - 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
读取地理数据
plt.figure(figsize=(12,?12))
sns.heatmap(df_clean.corr(),?square=True,?annot=True,?fmt?=?'.2f',?cmap?=?'vla点击标题查阅往期内容
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01
02
03
04
模型构建
尝试根据特征预测价格。
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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本文选自《python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析》。
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原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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