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基于Python房价预测系统数据分析 Flask框架爬虫随机森林回归预测模型、链家二手房可视化大屏大数据毕业设计（附源码）✅

news 2025/11/17 7:40:39

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1、项目介绍

基于Flask的二手房房价预测分析系统

本系统是一款面向毕业设计场景的Python智能分析应用，以链家二手房数据为核心，融合爬虫、机器学习与可视化技术，打造集数据采集、分析、预测、管理于一体的房价服务平台。

技术架构上，系统采用Flask框架搭建轻量高效的前后端架构，通过requests爬虫库精准抓取链家二手房核心数据（如面积、位置、楼层等）；借助Echarts可视化工具构建直观的数据大屏，动态呈现房价时间趋势、地理位置分布等多维洞察；核心预测功能基于随机森林回归模型实现，该集成学习算法通过多决策树组合与交叉验证优化，大幅提升房价预测的准确性与稳定性，为用户提供可靠的数据支撑。

核心功能方面，用户可通过注册登录获取专属权限，在数据可视化大屏直观把握房价变化规律；通过房价预测模块输入房屋特征参数，快速获取模型输出的精准预测结果；系统还提供详细的房价数据展示与后台管理功能，支持数据全生命周期管控，保障数据完整性与可用性。

系统亮点在于随机森林回归模型的深度应用，依托海量真实二手房数据训练优化，有效规避单一模型的预测偏差；可视化大屏与简洁操作界面兼顾实用性与展示性，既满足用户决策需求，又适配毕业设计的展示场景。整体而言，系统整合数据采集、智能预测、可视化分析与后台管理，兼具技术创新性与实际应用价值，为购房决策、市场分析提供高效工具。
技术栈：
Python房价预测分析系统毕业设计大屏爬虫机器学习
Flask框架、Echarts可视化、requests爬虫、随机森林回归预测模型、链家二手房

2、项目界面

（1）数据可视化大屏

在这里插入图片描述

（2）房价预测

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（3）后台数据管理

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（4）房价数据

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（5）注册登录界面

在这里插入图片描述

3、项目说明

Python房价预测分析系统是基于Flask框架开发的一个应用程序。它使用了Echarts可视化库来展示数据，并使用requests爬虫库获取链家二手房的房价数据。系统通过随机森林回归预测模型来对房价进行预测和分析。

用户可以通过系统界面输入特定的房屋信息，例如面积、位置、楼层等，系统将根据这些信息预测房屋的价格。同时，系统还提供了可视化图表，帮助用户更直观地了解房价随时间和地理位置的变化趋势。

系统的核心算法是随机森林回归模型。该模型是一种集成学习算法，通过组合多个决策树模型来提高预测的准确性。在系统中，我们使用了已经收集到的链家二手房数据来训练模型，并通过交叉验证等技术来优化模型的性能。

总而言之，Python房价预测分析系统是一个基于Flask框架的应用程序，它利用Echarts可视化库展示数据，并使用requests爬虫库获取链家二手房数据。通过随机森林回归模型，系统可以预测和分析房价，并提供可视化图表帮助用户更好地理解房价趋势。

4、核心代码

from flask_admin import Admin
from run import app
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
from flask import current_app,redirect,url_for,request
from models import db,User,Case_itemclass MyModelView(ModelView):def inaccessible_callback(self, name, **kwargs):# redirect to login page if user doesn't have accessreturn redirect(url_for('login', next=request.url))class MyCase_item(MyModelView):column_labels = dict(area = '行政区',title = '标题',community = '小区名',position = '位置',total_price ='总价',unit_price = '单价',hourseType = '房型',hourseSize = '面积',direction = '朝向',fitment = '装修',)class MyUser(MyModelView):column_labels = dict(name='账号',email='邮箱',pwd='密码')admin = Admin(app=app, name='后台数据管理',template_mode='bootstrap3', base_template='admin/mybase.html')
admin.add_view(MyCase_item(Case_item, db.session,name='数据管理'))
admin.add_view(MyUser(User, db.session,name='用户管理'))if __name__ == '__main__':app.run(debug=True,host='127.0.0.1')