1. 房屋价格预测实验教学案例

背景介绍： 在现代房地产市场中，房价精准预测是房地产企业、投资者和金融机构决策的重要基础。合理的房价评估不仅影响房屋买卖交易的成功率，还关系到银行贷款风险控制、投资回报分析和城市发展规划。如何基于房屋特征数据构建准确的定价模型，识别影响房价的关键因素，是房地产行业提高决策科学性和市场竞争力的关键。

本案例基于房屋价格回归数据集，数据集包含约1,000套房屋的多维特征信息，包括房屋面积（Square_Footage）、卧室数量（Num_Bedrooms）、浴室数量（Num_Bathrooms）、建造年份（Year_Built）、地块面积（Lot_Size）、车库大小（Garage_Size）以及邻里质量评分（Neighborhood_Quality）等。目标变量为House_Price，表示房屋的市场交易价格。

:memo: 实验流程说明

本页面为实验任务说明书。请按照以下流程完成实验：

  1. 执行代码：参考配套的 步骤详解与模型指南 完成代码编写与运行。
  2. 填写报告：将代码运行结果（截图、图表、指标）填入报告对应位置，并撰写分析结论。

:gift: 资源下载：点击下载实验报告模板 (.docx)

:gift: 资源下载：点击下载Word版实验指导书（内容与网页版略有差异） (.docx)

一、实验目的

通过对房价影响因素的建模分析，掌握商业数据挖掘中的回归分析完整项目流程，理解数据探索、特征工程、模型构建与性能评估等关键环节。通过本实验，学生将能够：

  • 掌握数据可视化与探索性分析方法；
  • 理解多元线性回归模型的原理与应用；
  • 学会评估回归模型性能的关键指标；
  • 培养基于数据驱动的房地产价值分析能力。

二、实验环境

  • 操作系统：Windows 10 或以上；
  • 软件环境：Python 3.9+（推荐使用 Jupyter Notebook 或 PyCharm）；
  • 主要库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib、seaborn；
  • 数据集：house_price_regression_dataset.csv

三、实验原理与方法

本实验以房价预测为研究对象，采用多元线性回归方法分析房屋价格与各特征变量之间的线性关系。通过对房屋面积、卧室数量、浴室数量、建造年份、地块面积、车库大小、邻里质量等变量的分析，构建房价预测模型，识别影响房价的关键因素。

模型流程包括：

  1. 数据探索与可视化分析；
  2. 特征工程与数据预处理；
  3. 多元线性回归模型训练；
  4. 模型性能评估与结果解释；
  5. 特征重要性分析与业务洞察。

数据说明：

特征（Features）：

  • Square_Footage — 数值型。居住面积（平方英尺），观测范围约 504–4999。
  • Num_Bedrooms — 离散型。卧室数量，观测值 1–5。
  • Num_Bathrooms — 离散型。浴室数量，观测值 1–3。
  • Year_Built — 数值型。建筑年份，观测范围 1950–2022。
  • Lot_Size — 数值型。地块面积，观测范围约 0.5–5.0。
  • Garage_Size — 离散型。车库车位数，观测值 0–2。
  • Neighborhood_Quality — 离散整数。邻里质量评分（1–10）。

目标（Target）：

  • House_Price — 数值型。房屋售价（货币单位），观测范围约 111,626–1,108,236。

四、实验内容与步骤

本案例旨在通过回归方法（如多元线性回归、决策树回归、SVR、MLP）对房屋价格进行预测，分析哪些因素对房价的影响最大，为房地产评估提供数据驱动的决策依据。同时，通过可视化手段和评估指标，比较不同模型的预测能力。

准备环境与数据：确认 Python 环境与所需库（pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn）已安装，确保 house_price_regression_dataset.csv 数据文件位于实验工作目录。

实验步骤如下：

  1. 步骤 1：读取与初步查看数据 打开数据文件，检查表头、样本量、字段含义与数据类型，快速观察前几行样本以了解数据结构。统计每列的缺失值与重复记录，了解数据的基本质量。

  2. 步骤 2：探索性数据分析 (EDA) 对主要数值特征（如房价、面积、地块大小）和离散特征（如卧室数、浴室数、车库大小）分别做分布统计与可视化（直方图、箱线图、饼图等）。分析特征与目标变量（房价）之间的关系（散点图、箱线图），并计算相关系数矩阵绘制热力图，初步识别与房价强相关的特征。

  3. 步骤 3：数据预处理 进行特征工程，例如由“建造年份”计算“房龄”，并删除原始年份列以避免共线性。划分特征矩阵 X（自变量）和目标向量 y（因变量）。使用 StandardScaler 对特征数据进行标准化处理，消除量纲差异，提高模型收敛速度和精度。

  4. 步骤 4：划分训练集与测试集 使用 train_test_split 将数据按比例（如 8:2）划分为训练集与测试集，设置随机种子以保证实验可复现。

  5. 步骤 5：模型训练与验证 构建并训练多元线性回归模型。 此外，为了探索非线性关系，构建并训练至少一个高级回归模型，包括决策树回归 (CART)、支持向量回归 (SVR) 和多层感知机 (MLP)。记录各模型的参数设置。

  6. 步骤 6：模型评估与可视化 使用测试集对模型进行评估。计算关键评估指标（根据实际情况选择一个或多个）：包括平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和决定系数 (R²)等。可以考虑绘制预测值与真实值的对比图，直观展示模型的预测效果。比较不同模型在同一测试集上的表现。

  7. 步骤 7：特征影响分析 基于多元线性回归模型的系数，分析各特征对房价的影响程度（特征重要性），排序并用条形图展示，说明影响方向（正向或负向）与业务含义。

五、实验结果 (填写指南)

在实验报告的这一部分，你需要将代码运行生成的关键图表和数据粘贴进来，并做简要说明。请确保包含以下内容：

  1. EDA 可视化：
    • 目标变量（房价）的分布图（直方图/箱线图）。
    • 关键特征与房价的散点图或相关性热力图。
  2. 模型性能评估：
    • 记录线性回归模型的评估指标（MAE, MSE, RMSE, R²）。
    • 记录高级模型（CART, SVR, MLP）的评估指标，并整理成对比表格。
  3. 特征重要性：
    • 展示线性回归模型的系数条形图，识别对房价影响最大的 Top 5 特征。

六、实验意义及讨论 (填写指南)

这一部分是报告的核心，考察你对数据的理解和业务洞察能力。请围绕以下三个维度展开：

（1）主要结论总结

  • 数据分布：房价是否呈正态分布？是否存在离群值？
  • 关键因子：根据特征重要性分析，哪些因素（如面积、房龄、邻里质量）是决定房价的核心驱动力？
  • 模型对比：线性模型与非线性模型（如 SVR, MLP）相比，谁的表现更好？这说明房价与特征之间主要是线性关系还是复杂的非线性关系？

（2）启示与对策

基于上述结论，结合房地产市场背景，给出具体的建议。

  • 对卖房者：如果要提高房屋售价，最有效的翻新手段是什么？（例如：增加浴室数量是否比扩建车库更有效？）
  • 对买房者：在预算有限的情况下，哪些特征的性价比最高？
  • 对开发商：在项目选址和户型设计时，应重点关注哪些属性？

（3）不足与展望

  • 当前模型是否存在过拟合或欠拟合？
  • 数据集中是否缺少了一些可能影响房价的重要特征（如学区、交通便利度）？
  • 未来可以尝试哪些方法来进一步提升预测精度？

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