基于机器学习的某城市二手房交易价格预测算法完整源码（ 爬取某家网的二手房交易数据+spark大数据分布式计算框架处理）.zip

随着城镇化规模的不断扩大，住房制度的不断改革，房地产经济逐渐成为国民 经济的一大支柱，在推动城市建设、促进经济发展、提高居民生活质量等方面发挥 着重要作用。而二手房交易市场是盘活房地产交易量、对房地产资源进行合理配置 重新优化的重要环节。 相比于新建商品房交易市场，二手房交易市场主要涉及居民之间的交易行为， 存在一定的议价空间和弹性，客观地反映了当前房地厂行业的真实行情。同时，考 虑到我国房地产市场已经步入存量化时代，即新住房的供应更多的是来自于存量房 的改造、更新，未来改善型住房需求将成为新房市场需求端的主要支撑。二手房交 易市场的活跃度及内在定价机制也侧面反映了这一实际需求。 基于上述实际背景，本文通过 Python 网络爬虫技术爬取链家网站上的武汉市 二手房交易数据，通过 spark 大数据分布式计算框架，结合主流机器学习算法对武 汉市二手房交易价格进行合理预测，为实际二手房交易定价提供参考依据。