PYTHON链家租房数据分析:岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据

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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()

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数据预处理

ETL处理,清理数据帧。

df_clean.head()

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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

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读取地理数据

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plt.figure(figsize=(12, 12))



sns.heatmap(df_clean.corr(), square=True, annot=True, fmt = '.2f', cmap = 'vla

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线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例

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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]

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Lasso回归

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coef.sort_values(ascending=False).plot(kind = 'barh')

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Random forest随机森林

rf_cv.fit(X_train, y_train)

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XGBoost

xgb_model.loc[30:,['test-rmse-mean', 'train-rmse-mean']].plot();

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xgb_cv.fit(X_train, y_train)

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Keras神经网络

model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))

# Compile model

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam')

model.summary()

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kmeans聚类数据

  kmeanModel = KMeans(n_clusters=k).fit(X) 

    kmeanModel.fit(X)     

    inertias.append(kmeanModel.inertia_) 

plt.plot(K, inertias, 'bx-')

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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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