Code Python Dự đoán giá nhà sử dụng các mô hình hồi quy (Regression)

Code Python Dự đoán giá nhà sử dụng các mô hình hồi quy (Regression)

Dự đoán giá nhà, căn hộ bằng các mô hình hồi quy (Regression Model)

Dự đoán giá nhà và căn hộ là một trong những ứng dụng phổ biến của mô hình hồi quy trong ngành khoa học dữ liệu. Giá nhà, căn hộ luôn là một chủ đề nóng trong lĩnh vực bất động sản (BĐS), vì vậy project này hy vọng sẽ cung cấp góc nhìn phù hợp cho người bán, người mua, và các nhà phân tích BĐS về giá nhà hiện tại và tương lai.

Các bước thực hiện dự án

1. Collecting Data:

   • Sử dụng Web Scraping để thu thập dữ liệu từ trang web batdongsan.vn, tập trung vào nhà và căn hộ trong khu vực TP.HCM.

2. Transforming Data:

   • Chỉnh sửa dữ liệu để đảm bảo tính hợp lý và chính xác, bao gồm tên, giá nhà, số phòng ngủ, phòng tắm, v.v.

3. Explore Data Analysis (EDA):

   • Thực hiện thống kê cơ bản và loại bỏ các giá trị ngoại lai (outliers).

4. Principal Component Analysis (PCA):

   • Giảm số chiều dữ liệu để tối ưu hóa quá trình phân tích và huấn luyện mô hình.

5. Training và Testing các Regression Model:

   • Áp dụng và so sánh các mô hình hồi quy khác nhau như Linear Regression, Lasso Regression, Random Forest, XGBoost, v.v.

Chi tiết hơn về project này, các bạn có thể xem trong file House_Price_Prediction.ipynb. Ngôn ngữ lập trình được sử dụng là Python.

Về dữ liệu gốc, chúng tôi đã sử dụng Web Scraping để thu thập từ trang web: batdongsan.vn. Các bạn có thể tải file .ipynb về và chạy thử trên máy của mình.

Hy vọng thông tin này sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn về cách triển khai mô hình hồi quy để dự đoán giá nhà và căn hộ trong các dự án thực tế.