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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、Echarts可视化、机器学习-线性回归预测算法
使用 sklearn 中的线性回归模型进行预测
链家网站 二手房
基于机器学习的二手房房价预测与分析

2、项目界面

（1）房源数据可视化分析

（2）可视化分析2

（3）房源数据

（4）房价预测

（5）注册登录

3、项目说明

二手房的房价格受到多种因素的影响，如地理位置、小区环境、交通状况、楼层、房间朝向、房间装修等。一般而言，在城区内的房子价格会比郊区的要贵一些，而处在市中心的位置则房价更为高昂。的二手房房价相对稳定，受到多种因素的影响，需要结合多方面因素考虑。本文主要研究二手房房价预测问题，采用了机器学习框架，并使用了机器学习模型来预测二手房房价。
首先，使用二手房的数据作为数据集，其次，从预测分析的角度出发，本文还从居住环境、学区因素、交通沿革、土地利用等方面对的房价特点进行了分析。通过这些分析，发现小区环境和学区划分是房价变化的主要因素，在城乡结构、人口变化等方面也有一定的影响。最后，本文通过得出的分析结果，提出了相应的建议和措施，如要提高房价的投资收益率可以关注学区房，注重城市基础设施的建设对于提高房价至关重要等等。
综上所述，这篇基于机器学习框架的二手房房价预测与分析的论文，除了探究预测模型的建立，还从多个角度对于房价的特点和变化因素进行了深入分析，并提出了相关建议，具有很好的研究价值和实践意义。

关键词：机器学习；房价预测；Python语言；二手房

4、核心代码

import json
from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render
from . import until
from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_exempt


def login(request):
    return render(request, 'login.html')


def admin_login(request):
    return render(request, 'admin_login.html')


def login_detail(request):
    user_name = request.POST.get('user_name')
    password = request.POST.get('password')
    sql = 'select `user_login_password`,`user_login_name` from tb_user where `user_login_name` = {0} and user_login_password={1}'.format(
        repr(user_name), repr(password))
    res = until.query(sql)
    if len(res) > 0:
        return HttpResponse("OK")
    else:
        return HttpResponse("NO")


def alogin_detail(request):
    admin_name = request.POST.get('admin_name')
    password = request.POST.get('password')
    sql = 'select * from tb_admin where `admin_name` = {0} and password={1}'.format(
        repr(admin_name), repr(password))
    res = until.query(sql)
    if len(res) > 0:
        return HttpResponse("OK")
    else:
        return HttpResponse("NO")


def register_detail(request):
    user_name = request.POST.get('user_name')
    user_login_name = request.POST.get('user_login_name')
    user_login_password = request.POST.get('user_login_password')
    sql = 'select * from tb_user where user_login_name={0}'.format(repr(user_login_name))
    res = until.query(sql)
    if len(res) > 0:
        return HttpResponse("NO")
    sql = "insert into tb_user(`user_name`,`user_login_name`,`user_login_password`) values('%s','%s','%s')" % (
        user_name, user_login_name, user_login_password
    )
    until.insert(sql)
    return HttpResponse("true")


@xframe_options_exempt
def index1(request):
    return render(request, 'index1.html')


def index(request):
    return render(request, 'index.html')


def admin_index(request):
    return render(request, 'admin_index.html')


def admin_data(request):
    data = until.getalldata()
    data = {'data': data}
    return render(request, 'admin_data.html', data)


def admin_user(request):
    data = until.getalluser()
    data = {'data': data}
    return render(request, 'admin_user.html', data)


def yc_house(request):
    return render(request, 'yc_house.html')


def yc(request):
    info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
    area = float(info['area'])
    Towards = int(info['towards'])
    Type = int(info['type'])
    fitment = int(info['fitment'])
    district = int(info['district'])
    data = until.yc(area, Towards, Type, fitment,district)
    return HttpResponse(json.dumps(data))


def update_data(request):
    info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
    id = float(info['id'])
    username = int(info['username'])
    password = int(info['password'])
    sql = 'update tb_user set user_name = {0},user_login_password={1} where id={2}'.format(repr(username),
                                                                                           repr(password), repr(id))
    until.insert(sql)
    return HttpResponse("YES")


def del_data(request):
    info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
    id = info['id']
    sql = 'delete from data where id = {0}'.format(id)
    until.insert(sql)
    return HttpResponse("ok")


def del_user(request):
    info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
    id = info['id']
    sql = 'delete from tb_user where id = {0}'.format(id)
    until.insert(sql)
    return HttpResponse("ok")


def getindexdata(request):
    data = until.getindexdata()
    return HttpResponse(json.dumps(data))


def update(request):
    id = request.GET.get("id")
    data = {
        'a': id
    }
    data = {'data': data}
    return render(request, 'update.html', data)


def add_user(request):
    return render(request, 'add.html')


def add_data(request):
    info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))
    username = int(info['username'])
    password = int(info['password'])
    loginname = int(info['loginname'])
    sql = 'select * from tb_user where user_login_name={0}'.format(repr(loginname))
    res = until.query(sql)
    if len(res) > 0:
        return HttpResponse("NO")
    sql = "insert into tb_user(`user_name`,`user_login_name`,`user_login_password`) values('%s','%s','%s')" % (
        username, loginname, password
    )
    until.insert(sql)
    return HttpResponse("YES")


@xframe_options_exempt
def all_house(request):
    data = until.getalldata()
    data = {'data': data}
    return render(request, 'all_house.html', data)

5、源码获取方式

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