說明：這是一個機器學習實戰項目（附帶數據+代碼+文檔+視頻講解），如需數據+代碼+文檔+視頻講解可以直接到文章最後獲取。
1.項目背景
房價問題已經成為中國社會關注的焦點問題。現階段中國房價為什麼上漲過快並始終成為社會關注的焦點等問題;認為未來一段時間內中國房價仍然會總體上漲,房價上漲壓力會向二線城市特別是中西部地區的二線城市轉移.為此,房地產調控應針對房價地區分化現象,實施差異化的住房政策;針對住房需求結構變化,優化住房供給結構;針對住房市場交易結構變化,調整房地產調控的重點領域。
本項目通過貝葉斯嶺回歸模型綜合各種因素建模房價預測模型，並通過K折交叉驗證進行房價模型的評估。
2.數據獲取
本次建模數據來源於網絡(本項目撰寫人整理而成)，數據項統計如下：
數據詳情如下(部分展示)：
3.數據預處理
3.1 用Pandas工具查看數據
使用Pandas工具的head()方法查看前五行數據：
關鍵代碼：
3.2數據缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看數據信息：
從上圖可以看到，總共有14個變量，數據中無缺失值，共506條數據。
關鍵代碼：
3.3數據描述性統計
通過Pandas工具的describe()方法來查看數據的平均值、標准差、最小值、分位數、最大值。
關鍵代碼如下：
4.探索性數據分析
4.1 房屋房價的趨勢圖
用Matplotlib工具的plot()方法繪制折線圖：
4.2 房屋房價分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
從上圖可以看出，房屋房價主要分布在115~25之間。
4.3 住宅房間數分布直方圖
用Matplotlib工具的hist()方法繪制直方圖：
從上圖可以看出，住宅房間數主要分布在5.5~7。
4.4 便利指數與房屋房價的散點圖與擬合線
用seaborn工具的lmplot ()方法繪制散點圖與擬合線：
從上圖可以看出，距離高速公路的便利指數和房屋房價不呈現線性關系。
4.5 相關性分析
從上圖中可以看到，數值越大相關性越強，正值是正相關、負值是負相關。
5.特征工程
5.1 建立特征數據和標簽數據
關鍵代碼如下：
5.2 數據集拆分
通過train_test_split()方法按照80%訓練集、20%測試集進行劃分，關鍵代碼如下：
6.構建貝葉斯嶺回歸模型
主要使用BayesianRidge算法、網格搜索優化算法和K折交叉驗證，用於目標回歸。
6.1構建模型
6.2模型特征權重值直方圖
從上圖可以看到，特征的權重值主要集中在-0.5~1之間。
7.模型評估
7.1評估指標及結果
評估指標主要包括可解釋方差值、平均絕對誤差、均方誤差、R方值等等。
從上表可以看出，R方為0.6639；可解釋方差值為0.666模型效果一般，可根據需要進行進一步的優化。
關鍵代碼如下：
7.2 真實值與預測值對比圖
從上圖可以看出真實值和預測值波動基本一致。
8.結論與展望
綜上所述，本文采用了貝葉斯嶺回歸算法來構建回歸模型，並應用5折交叉驗證進行模型評估，房價影響因素比較多，本項目進行初步的探討、研究。
本次機器學習項目實戰所需的資料，項目資源如下：
項目說明：
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