很好的关于房价的模型和预测模型，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。

房价预测模型源码(全程编程过程),可以顺便学一下,刚找到的资源

1.使用csv_create.py将data文件中的excel文件转为csv文件并保存在data文件夹中； 2.使用csv_split.py将data中的csv文件分为训练集、测试集保存在hf文件夹中； 3.Housing_test1.py为任务1房地产均价预测，采用线性回归模型，结果保存在results/Housing_LR文件夹中； 4.Housing_test2.py为任务1房地产均价预测，采用K邻近回归模型，结果保存在results/Housing_KNN文件夹中； 5.Housing_test3.py为任务2小区的价值评价，采用线性回归模型，采用填零法或是均值法预处理数据缺失，结果保存在results/Housing_LRplus或者results/Housing_LRplus2文件夹中； 6.Housing_test4.py为任务2小区的价值评价，采用K邻近回归模型，采用填零法或是均值法预处理数据缺失，结果保存在results/Housing_KNNplus或者results/Housing_KNNplus2文件夹中；

本资源是基于python实现的Boston Housing 数据集房价预测回归问题，调用了sklearn中5种回归算法对房价进行预测。

房价预测模型算法实现,包含了各种各样的Matlab双算法程序与,可以解决建模中的难题,攻克程序难关

Kaggle房价预测代码 score=12% import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt

kaggle入门赛房价预测，包括pandas数据预处理，使用skitlen线性回归预测结果，输出结果表格

使用python实现对波士顿房价的预测。

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