本文主要是介绍西安房价在下个月内什么地方最值得买？——下篇，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
（接”西安房价在下个月内什么地方最值得买？——上篇“）
解决问题的思路
- 爬取数据（安居网、链家网、房天下）
- 清洗数据
- 选择对价格影响最大的特征
- 运用机器学习算法和房价数据信息，对下个月的房价进行一个预测
- 算出每个区域的增长率并排序
第四步：运用机器学习算法和房价数据信息，对下个月的房价进行一个预测
4.1 怎么建立一个模型(这是我讲解时用到的ppt，见我的房价ppt)
4.2 岭回归模型
建立的步骤：
用Sklearn自带的cross validation方法来测试模型
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import cross_val_score
#以10为底，从10的-3次方到10的2次方，生成50个等比数列
alphas = np.logspace(-3, 2, 50)
test_scores = []
for alpha in alphas:clf = Ridge(alpha)test_score = np这篇关于西安房价在下个月内什么地方最值得买？——下篇的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
