https://github.com/mryuan0428/house-price-prediction

房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右
https://github.com/mryuan0428/house-price-prediction

house-price-prediction keras machine-learning sklearn spider

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房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mryuan0428/house-price-prediction
• Owner: mryuan0428
• Created: 2018-06-24T05:58:53.000Z (over 6 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2019-01-02T03:29:22.000Z (over 5 years ago)
• Last Synced: 2024-09-23T06:33:15.221Z (5 days ago)
• Topics: house-price-prediction, keras, machine-learning, sklearn, spider
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 50.9 MB
• Stars: 218
• Watchers: 5
• Forks: 63
• Open Issues: 3
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
 - 语言：python3

 - 文件内容说明：

```

    |--data_spider文件夹

        |--dataset文件夹 -- 爬取的原始数据

        |--Spider.py -- 爬虫

        |--url.txt -- 爬虫url

        |--数据结构 -- 说明爬到数据的信息

    |--process_first文件夹

        |--update.py -- 统一原始数据格式，缺失标签补空值

        |--dataset2文件夹 -- 小区名转换成经纬坐标后的数据集

        |--POI_COMMUNITY_SH文件夹 -- 之前爬取的上海小区POI点

        |--modifyCommunity.py -- 将POI点提取到POI_COMMUNITY_SH文件夹下的community0.txt文件

        |--modifyCoordinate.py -- 将小区名、经纬度坐标、房屋均价信息提取到coordinate.csv文件，便于后边可视化

        |--searchForCommunity.py -- 将dataset中小区名转换成经纬坐标后，保存在dataset2

        |--map.py -- 画出上海房价分布热力图

        |--map.png -- 上海房价分布热力图

    |--process&module文件夹

        |--dataset.py -- 包含大量数据处理函数，如facility_process(),dataset()

            |--facility_process()函数 -- 将数据集中关于设备的描述关键词分类

            |--dataset()函数 -- 数据集接口，返回dict类型的数据集

        |--dataset3文件夹 -- facility_process()处理过后的数据集

        |--建模过程.docx -- 简述建模过程，其中说明了process&module文件夹下tocsv.py，data_c.csv……文件的意义

        |--result_pictures文件夹 -- 建模过程中各个模型的回归曲线

        |--……其余文件，包含训练、测试数据集，建模文件，模型… 在建模过程.docx中有说明

```

 - dataset()函数用法说明：

```

dataset(*, src='./data2', dst='./dataset', load_from_source=False)

```

 - Keyword arguments:

    * `src` -- `str`, source data path

    * `dst` -- `str`, dataset path

    * `load_from_source` -- `bool`, flag if load from source (`False` in default)

    - Notes:

        * `Info` turn dictionaries into object-like instances

            - inherits from `dict` type

            - iterable, and support all functions as `dict`

            - immutable, thus cannot set or delete attributes after initialisation

            - `infotodict` -- reverse `Info` object into `dict` type

        * `Dataset` object herits from `tuple`

            ```python

            # returns from `dataset` function

            >>> data = dataset()

            # subscriptable as normal tuples

            >>> data[0]

            >>> data[1:10]

            # or to fetch certain keys

            >>> data[1, 'apt', 'lift']

            Info(apt=(2,), lift=(1,))

            >>> data[1:3, 'price', 'average']

            Info(price=(2600000.0, 3080000.0), average=(44636, 36032))

            ```