基于机器学习对天津市租房市场的分析与优化 毕业论文.docx

目录

1.引言2

1.1研究背景2

1.2研究意义2

1.3研究目的3

1.4研究现状3

2.数据相关处理4

2.1数据采集4

2.2数据预处理4

2.3数据清洗5

2.4特征分布情况6

3.租房价格影响分析8

3.1回归系数分析8

3.2相关系数矩阵的热力图9

3.3Spearman相关系数的假设检验10

3.3.1价格与面积的Spearman相关系数的假设检验11

3.3.2价格和卧室数量的Spearman相关系数的假设检验11

3.3.3价格和电梯之间的Spearman相关系数的假设检验...11

4.基于XGBoost的分析11

4.1XGBoost介绍11

4.2模型评估12

4.3总结15

5.总结与展望15

参考文献16

致谢17

PAGE

PAGE1

基于机器学习对天津市租房市场分析

摘要：本文利用机器学习中的XGBoost模型对天津市租房价格进行了预测。通过收集贝壳网租房信息，包括房屋面积、地理位置、房间数量等特征，构建了一个XGBoost回归模型。首先，我们对模型进行了参数调优，确定了最佳的学习率、最大深度、树的数量以及正则化参数等参数。然后，使用调优后的模型在训练集上进行训练，并在测试集上进行了预测。通过评估指标如均方根误差、平均绝对百分比误差和R^2分数等来评估模型的性能。最终的预测结果显示，我们的模型在测试集上表现良好，但仍存在一定的改进空间，可以进一步优化模型以提高预测精度。这一研究为天津市租房市场的价格预测提供了可靠的数据支持，有助于市场参与者做出更准确的决策。

关键词:机器学习,租房价格预测,特征分析,回归模型

MachineLearning-BasedAnalysisofTianjinsRentalHousingMarket

Abstract:ThispaperpredictstherentalpricesinTianjinusingtheXGBoostmodelfrommachinelearning.BycollectingrentalinformationfromBeike,includingpropertyarea,geographicallocation,andnumberofrooms,aregressionmodelbasedonXGBoostwasconstructed.Firstly,weoptimizedtheparametersofthemodeltodeterminethebestlearningrate,maximumdepth,numberoftrees,andregularizationparameters.Then,theoptimizedmodelwastrainedonthetrainingsetandtestedonthetestset.Performanceevaluationmetricssuchasrootmeansquareerror,meanabsolutepercentageerror,andR^2scorewereusedtoassessthemodelsperformance.Thefinalpredictionresultsshowthatourmodelperformswellonthetestsetbutstillhasroomforimprovement,suggestingfurtheroptimizationtoenhancepredictionaccuracy.ThisstudyprovidesreliabledatasupportforpredictingrentalpricesinTianjinsrentalmarket,aidingmarketparticipantsinmakingmoreaccuratedecisions.

Keywords:MachineLearning,RentalPricePrediction,FeatureAnalysis,RegressionModel

1引言

1.1研究背景

随着城市化进程日益加快，城市的人口持续不断增加，像天津这样的大城市，面临着非常严峻的住房问题。随着城市化的推进和人才引进，人口流动和密集度成为主要特征，