python可视化代码房价预测系统的设计与实现爬虫_可视化大屏

由于原始代码较为复杂且涉及到爬虫技术，我们无法提供完整的代码实现。但是，我们可以提供一个简化的房价预测可视化大屏的核心函数示例。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# 假设dataframe `housing`已经包含了房价数据和相关特征
# 示例数据集构建
data = pd.DataFrame({
    'size': np.random.rand(100)*100,
    'price': np.random.rand(100)*10000 + 10000,
    'bedrooms': np.random.randint(1, 5, 100),
    'bathrooms': np.random.rand(100)*2
})
 
# 特征工程：选择特征，缩放数据
features = ['size', 'bedrooms', 'bathrooms']
X = data[features]
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 模型训练：线性回归
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 模型评估：R^2得分
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
r2_score = model.score(X_test_scaled, y_test)
 
# 结果可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(y_test, y_pred, c='b', label='Predicted vs Actual')
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', label='Perfect Prediction')
plt.xlabel('Actual Price')
plt.ylabel('Predicted Price')
plt.title('Predicted vs Actual Price ($R^2$: %.2f)' % r2_score)
plt.legend()
plt.show()

这段代码展示了如何进行简单的房价预测模型训练和评估，并使用Matplotlib进行可视化。这里的模型是线性回归，数据预处理包括特征选择和缩放。最后，我们用散点图和回归线对预测房价进行了比较，并通过$R^2$值评估了模型的拟合质量。这个过程是房价预测可视化系统的核心组成部分。