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我将提供一个基于链家/贝壳网的房价数据爬取方案，并使用机器学习方法进行房价预测分析。

方案概述

1. 数据采集：从贝壳网爬取房价数据

2. 数据清洗与处理：处理缺失值、异常值，进行特征工程

3. 探索性数据分析（EDA）：分析数据特征和分布

4. 模型构建：使用多种机器学习算法进行建模

5. 房价预测：使用训练好的模型进行房价预测

6. 结果可视化：可视化预测结果和重要特征

核心代码实现

1. 数据爬取模块

首先安装所需库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

以下是爬取贝壳网房价数据的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import re
import time
import random
import numpy as npclass BeikeSpider: