房地产 算法模型 软件定制 案例

目的：将ArcGIS Pro空间处理与Python和ML相结合，以量化因素影响并预测房价，为决策提供支持。绘制七个 GIS 因素、建立 ML 管道（相关性 + 预测）以及可用于决策的地图和表格。 基于证据进行选址和定价的规划分析团队。 主要功能模块： 1.空间因子构建 & GIS 处理模块：使用 ArcGIS Pro 构建 7 个空间因子，通过空间连接、网络分析等工具加工成矢量图层和表格。 2.预测建模与分析模块：建立可解释性强的线性模型，得到各因子的系数、p-value，判断正负影响；训练随机森林回归模型输出特征重要性排名。 3.结果可视化与地图输出模块：生成 现价 vs 预测价 的空间分布对比图，重点关注区域等。

基于 Kaggle 真实数据集，使用机器学习完整复现「数据探查→预处理→建模调参→评估优化」的工业界落地流程，最终实现房屋销售价格的精准预测，将最终的预测结果误差控制在2w美金以内，达到模型稳定预测