【源码】基于Python的租房预测系统

项目简介

本项目是基于Python的租房预测系统，借助数据分析和机器学习算法，综合卧室、厅堂、厨房数量，地区类型，装修情况等多个影响因素，帮助用户预测房屋租金。

项目的主要特性和功能

1. 数据可视化分析：运用Matplotlib和Seaborn等可视化工具，从多角度分析房屋租金，探究不同因素对租金的影响。
2. 数据预处理与特征工程：对原始数据集开展预处理工作，涵盖缺失值处理、特征转换等，为模型训练奠定基础。
3. 模型构建与训练：利用Scikit - learn和Keras等库构建并训练预测模型，包含LSTM神经网络模型，用于预测房屋租金。
4. 模型评估与验证：借助测试集对模型进行验证，评估其预测性能。
5. 预测功能：用户输入房屋的具体信息（如房间数、面积等），即可获取预测的租金价格。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境以及所需的库，如pandas、numpy、matplotlib、seaborn、scikit - learn和keras。
2. 数据准备：下载或准备“House_Rent_Dataset.csv”数据集。
3. 运行代码：运行RentPrediction.py文件，根据提示进行交互。
4. 分析结果：依据模型的预测结果，用户可得到房屋租金的预测值。

注意：由于代码段中未完全展示LSTM模型的训练过程，实际操作中可能需要更多步骤来配置和训练LSTM模型。此外，项目可能需要根据特定数据集进行调整和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】