基于随机森林的二手房房价回归预测研究产品系统

二手房交易市场中，购房者、房产中介、房企需要快速、客观地评估房屋价格，为交易定价、预算规划、运营决策提供数据支撑。
行业痛点：
传统人工估价高度依赖经验判断，主观性强、误差大、效率低，难以捕捉面积、房型、楼层、周边配套等多维度特征与房价之间的非线性复杂关系，无法满足市场对精准定价的需求。

主要模块：
1. 数据预处理模块：缺失值众数填充、IQR 异常值剔除、分类特征编码、数据标准化
2. 探索性可视化模块：房价分布直方图、面积 - 房价散点图、箱线图异常检测、房型均价对比柱状图
3. 多模型预测模块：线性回归基准模型、随机森林集成模型、XGBoost 梯度提升模型
4. 模型评估模块：MAE/MSE/R² 三维度指标对比与真实值拟合验证
核心功能：
输入房屋面积、房型、楼层、建造年份及周边公交 / 地铁 / 学校 / 医院 / 商场 / 写字楼等配套特征，输出二手房每平米价格的预测结果，并量化各特征对房价的影响权重。

基于北京二手房真实交易数据集（含 12 个字段、3 万余条记录），完整实现从数据清洗到建模评估的全流程：
数据层：使用 Pandas + NumPy 完成去重、众数填充缺失值、IQR 四分位数法剔除极端异常值，LabelEncoder 编码分类特征，StandardScaler 标准化连续特征，最终筛选 10 个核心特征入模
建模层：7:3 划分训练测试集，固定随机种子保证可复现；依次构建线性回归基准、随机森林（100 棵决策树）、XGBoost（学习率 0.1）三类回归模型，覆盖线性、Bagging 集成、梯度提升三大算法范式
评估层：采用 MAE、MSE、R² 三项指标横向对比，XGBoost 表现最优，R² 达 0.42，MAE 低至 14560 元，较线性回归精度提升显著
可视化层：Matplotlib 绘制直方图、散点图、箱线图、对比折线图共 5 类图表，直观呈现数据分布规律与模型拟合效果