安居客二手房爬虫加数据分析加报告 python

在代码中，实现了使用Python爬取安居客房产网站上的房屋信息，并将数据存储到一个数据集中。具体而言，代码使用requests库向安居客网站发送请求，然后使用lxml库解析响应的HTML文档，并从中提取出各个房屋的信息。 本章主要围绕房地产数据展开，通过数据预处理、数据可视化和机器学习建模等步骤，对房价进行预测和分析。在数据预处理阶段，我们对数据进行了清洗和转换，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理以及特征工程等操作。在数据可视化阶段，我们通过散点图、箱线图、相关系数矩阵热力图等方式，分析了不同属性之间的关系。在机器学习建模阶段，我们选择了线性回归、决策树和随机森林三种模型进行训练和预测，并且通过均方误差和决定系数等指标进行了模型性能评估。最后，我们利用随机森林模型计算了各自变量的重要性，并用条形图展示了变量重要性排名。