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基于机器学习的房租影响因素分析系统

【包含内容】

【一】项目提供完整源代码及详细注释

【二】系统设计思路与实现说明

【三】数据可视化及预测分析的完整流程文档

【技术栈】

①：系统环境：Python 3.8+, Django 4.2

②：开发环境：Windows/Mac/Linux, VS Code/PyCharm

③：技术栈：Django, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Plotly, Bootstrap 5, jQuery

【功能模块】

①：租金分布分析：展示不同价格区间的房源数量分布情况

②：面积与租金关系：分析房屋面积与租金之间的相关性及趋势

③：地理位置分析：通过热力图展示不同区域的租金分布及地理影响因素

④：影响因素分析：使用随机森林算法分析影响租金的主要因素及其重要性

⑤：租金预测功能：根据房屋特征预测租金价格，支持多条件组合预测

【系统特点】

① 采用随机森林算法进行特征重要性分析，挖掘真实影响租金的关键因素

② 基于大数据集的数据可视化，直观展示租金与各因素间的关系

③ 高性能的数据处理机制，支持百万级数据快速分析

④ 易扩展架构设计，可轻松接入新的数据源和分析方法

【核心技术】

① 数据预处理技术：异常值处理、特征提取、数据标准化

② 机器学习模型：随机森林回归算法，用于租金预测和特征重要性分析

③ 交互式数据可视化：基于Plotly的动态图表，支持多维数据展示

④ 缓存优化技术：利用pickle实现数据和模型缓存，提高系统响应速度

【应用场景】

① 房地产市场研究：分析区域租金走势和影响因素，辅助市场决策

② 租房者决策支持：根据预算和需求评估合理租金范围，避免租金陷阱

③ 房东定价参考：根据房屋特征获取科学定价建议，最大化出租收益

④ 政府政策制定：为住房租赁市场监管和政策制定提供数据支持