pytorchapi做房价预测

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python房价预测分析系统 毕业设计 大屏 爬虫 机器学习
Flask框架、Echarts可视化、requests爬虫、随机森林回归预测模型、链家二手房

2、项目界面

（1）数据可视化大屏

（2）房价预测

（3）后台数据管理

（4）房价数据

（5）注册登录界面

3、项目说明

Python房价预测分析系统是基于Flask框架开发的一个应用程序。它使用了Echarts可视化库来展示数据，并使用requests爬虫库获取链家二手房的房价数据。系统通过随机森林回归预测模型来对房价进行预测和分析。

用户可以通过系统界面输入特定的房屋信息，例如面积、位置、楼层等，系统将根据这些信息预测房屋的价格。同时，系统还提供了可视化图表，帮助用户更直观地了解房价随时间和地理位置的变化趋势。

系统的核心算法是随机森林回归模型。该模型是一种集成学习算法，通过组合多个决策树模型来提高预测的准确性。在系统中，我们使用了已经收集到的链家二手房数据来训练模型，并通过交叉验证等技术来优化模型的性能。

总而言之，Python房价预测分析系统是一个基于Flask框架的应用程序，它利用Echarts可视化库展示数据，并使用requests爬虫库获取链家二手房数据。通过随机森林回归模型，系统可以预测和分析房价，并提供可视化图表帮助用户更好地理解房价趋势。

4、核心代码

from flask_admin import Admin
from run import app
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
from flask import current_app,redirect,url_for,request
from models import db,User,Case_item

class MyModelView(ModelView):
    def inaccessible_callback(self, name, **kwargs):
        # redirect to login page if user doesn't have access
        return redirect(url_for('login', next=request.url))
    
    
class MyCase_item(MyModelView):
    column_labels = dict(
        area = '行政区',
        title = '标题',
        community = '小区名',
        position = '位置',
        total_price ='总价',
        unit_price = '单价',
        hourseType = '房型',
        hourseSize = '面积',
        direction = '朝向',
        fitment = '装修',
    )

class MyUser(MyModelView):
    column_labels = dict(
        name='账号',
        email='邮箱',
        pwd='密码'
    )



admin = Admin(app=app, name='后台数据管理',template_mode='bootstrap3', base_template='admin/mybase.html')
admin.add_view(MyCase_item(Case_item, db.session,name='数据管理'))
admin.add_view(MyUser(User, db.session,name='用户管理'))


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True,host='127.0.0.1')

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