基于Flask+Bootstrap+机器学习的南昌市租房价格预测系统

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✍🏻作者简介：Python学习者

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一、项目介绍

1.1项目简介

1.2技术工具

1.3页面概述

二、项目步骤

2.1登录模块

2.2注册模块

2.3训练模型模块

2.3.1导入数据

2.3.2查看数据

2.3.3数据预处理

2.3.4数据可视化

2.3.5特征工程

2.3.6构建模型

2.3.7保存模型

2.4预测房价模块

2.4查看房价信息模块

三、项目总结

一、项目介绍

1.1项目简介

本项目使用Flask框架搭建基于机器学习的南昌市租房价格预测系统（简易版）

其中关于Flask知识点可参考文章Flask全套知识点从入门到精通，学完可直接做项目

其中关于南昌市租房价格预测可参考文章基于XGBoost算法构造房屋租赁价格评估模型

整个项目分为以下几个模块：

1.登录和注册模块
2.训练模型模块
3.预测价格模块
4.查看房价信息模块

项目文件框架如下:

其中manager.py为主程序，password.csv为存储用户账号密码的文件，lianjia是房租价格原始数据集，model.pkl是经过机器学习算法训练出的模型。

1.2技术工具

IDE编辑器：vscode

后端框架：Flask

前端框架：Bootstrap

1.3页面概述

运行manager.py程序后，浏览器打开http://127.0.0.1:5000/

映入眼帘的登录页面，有账号的话就之间输入用户名和密码，没有就点击Sign up先注册再登录

注册页面如下：

登录后进入主页面如下：

在导航栏中有训练模型、预测价格、查看房价信息、退出模块

训练模型模块如下：

需要依次按照步骤进行构建模型

预测房价模块：

在预测模块只需要输入地区、装修情况、楼层情况、电梯情况、房屋面积即可，每个输入类型都有提示（必须按照提示信息填写）

示例如下，填完信息后点击预测即可得到预测的房价信息：

查看房价信息模块：

在查看房价信息模块默认展示的是全部数据，当然你也可以通过输入价格区间进行筛选。

二、项目步骤

2.1登录模块

manager.py

class LoginView(views.MethodView):    
    def __jump(self,error=None):      
        return render_template('login.html',error=error)    
    def get(self, error=None):        
        return self.__jump()    
    def post(self):        
        uname = request.form['username']      
        pwd = int(request.form['password'])
        if uname and pwd:
            data = pd.read_csv('password.csv')
            for index,item in enumerate(data.values,1):        
                if uname == item[0] and pwd == item[1]:
                    return redirect('/main')         
                if index == len(data):           
                    return self.__jump(error="用户名或者密码错误")
        else:
            return self.__jump(error="用户名或者密码不能为空")
app.add_url_rule('/login/',view_func=LoginView.as_view('my_login'))




    
    登录

    
        * {
            margin: 0;
            padding: 0;
        }

        html {
            height: 100%;
        }

        body {
            height: 100%;
        }

        .container {
            height: 100%;
            background-image: linear-gradient(to right, #999999, #330867);
        }

        .login-wrapper {
            background-color: bisque;
            width: 358px;
            height: 588px;
            border-radius: 15px;
            padding: 0 50px;
            position: relative;
            left: 50%;
            top: 50%;
            transform: translate(-50%, -50%);
        }

        .header {
            font-size: 38px;
            font-weight: bold;
            text-align: center;
            line-height: 200px;
        }

        .input-item {
            display: block;
            width: 100%;
            margin-bottom: 20px;
            border: 0;
            padding: 10px;
            border-bottom: 1px solid rgb(128, 125, 125);
            font-size: 15px;
            outline: none;
        }

        .input-item::placeholder {
            text-transform: uppercase;
        }

        .btn {
            text-align: center;
            padding: 10px;
            width: 100%;
            margin-top: 40px;
            background-image: linear-gradient(to right, #a6c1ee, #fbc2eb);
            color: #fff;
        }

        .msg {
            text-align: center;
            line-height: 88px;
        }

        a {
            text-decoration-line: none;
            color: #abc1ee;
        }
    



    

        
            
                Login
                
                    
                    
                    {% if error %}
                    {{ error }}
                    {% endif %}
                    
                
                
                    Don't have account?
                    {url_for('my_register')}}">Sign up

2.2注册模块

manager.py

# 注册类视图
class RegisterView(views.MethodView):    
    def __jump(self,error=None):      
        return render_template('register.html',error=error)    
    def get(self,error=None):        
        return self.__jump()    
    def post(self):        
        # 模拟实现     
        uname = request.form['username']      
        pwd = request.form['password'] 
        print(uname,pwd) 
        if uname and pwd:
            with open('password.csv','a',encoding='utf-8',newline='\n')as f:  
                cswriter = csv.writer(f)
                cswriter.writerow((uname,pwd))
                f.flush()  
                
            return redirect('/login')     
        else:            
            return self.__jump(error="用户名或者密码不能为空")
app.add_url_rule('/register/',view_func=RegisterView.as_view('my_register'))



    
    注册

    
        * {
            margin: 0;
            padding: 0;
        }
        html {
            height: 100%;
        }
        body {
            height: 100%;
        }
        .container {
            height: 100%;
            background-image: linear-gradient(to right, #999999, #330867);
        }
        .login-wrapper {
            background-color: bisque;
            width: 358px;
            height: 588px;
            border-radius: 15px;
            padding: 0 50px;
            position: relative;
            left: 50%;
            top: 50%;
            transform: translate(-50%,-50%);
        }
        .header {
            font-size: 38px;
            font-weight: bold;
            text-align: center;
            line-height: 200px;
        }
        .input-item {
            display: block;
            width: 100%;
            margin-bottom: 20px;
            border: 0;
            padding: 10px;
            border-bottom: 1px solid rgb(128,125,125);
            font-size: 15px;
            outline: none;
        }
        .input-item::placeholder {
            text-transform: uppercase;
        }
        .btn {
            text-align: center;
            padding: 10px;
            width: 100%;
            margin-top: 40px;
            background-image: linear-gradient(to right,#a6c1ee, #fbc2eb);
            color: #fff;
        }
        .msg {
            text-align: center;
            line-height: 88px;
        }
        a {
            text-decoration-line: none;
            color: #abc1ee;
        }
    


    
        
            
                Register
                
                
                
                
                {% if error %}
                {{ error }}
                {% endif %}

2.3训练模型模块

2.3.1导入数据

manager.py

@app.route('/load_data')
def load_data():  
    return render_template('load_data.html')

load_data.html

导入数据

{url_for('see_data')}}">
{url_for('index')}}">

导入数据成功！！！

2.3.2查看数据

manager.py

@app.route('/see_data')
def see_data():  
    return render_template('see_data.html')

see_data.html

查看数据

{url_for('dispose_data')}}">
{url_for('index')}}">

数据大小为：（1500,13）

数据基本信息为：

数值型数据描述为：

非数值型数据描述为：

2.3.3数据预处理

manager.py

@app.route('/dispose_data')
def dispose_data():  
    return render_template('dispose_data.html')

dispose_data.html

数据预处理

{url_for('display_data')}}">
{url_for('index')}}">

查看数据缺失值情况：

检测数据是否存在重复值：True

删除重复值前的数据的大小：（1500,13）

删除重复值后的数据的大小：（1445,13）

数据预处理完毕！！！

2.3.4数据可视化

manager.py

@app.route('/display_data')
def display_data():  
    return render_template('display_data.html')

display_data.html



    
    
    
    数据可视化
    
    



  
    
      
        
          
              
                
                    
                
              
              
              
                
                    
                
              
              
              
                
                    
                
              
              
              
                
                    
                
              
              
              
                {url_for('feature_engineering')}}">
                    
                
              
              
              
                
                    
                
              
            
            
            
              
                  
              
            
            
            
              {url_for('index')}}">

2.3.5特征工程

manager.py

@app.route('/feature_engineering')
def feature_engineering():  
    return render_template('feature_engineering.html')

feature_engineering.html

特征工程

{url_for('build_model')}}">
{url_for('index')}}">

特征工程完毕！！！

2.3.6构建模型

manager.py

@app.route('/build_model')
def build_model():  
    return render_template('build_model.html')

build_model.html

构建模型

{url_for('load_data')}}" >
{url_for('save_model')}}">
{url_for('index')}}">

Model is: RandomForestRegressor()

Training score: 0.9049714978258847

r2 score is: 0.5589430756516771

MAE: 451.4159751799188

MSE: 450572.2871418395

RMSE: 671.2468153681174

真实值和预测值的差值图如下：

2.3.7保存模型

manager.py

@app.route('/save_model')
def save_model():
    return render_template('save_model.html')

save_model.html

构建模型

{url_for('load_data')}}" >
{url_for('main')}}">

模型保存成功！！！

2.4预测房价模块

manager.py

class PredictView(views.MethodView):    
    def __jump(self,result=None,error=None):      
        return render_template('predict_price.html',result=result,error=error)    
    def get(self, result=None,error=None):        
        return self.__jump()    
    def post(self):
        try:        
            address = request.form['address']      
            derection = request.form['derection']        
            floor = request.form['floor']        
            elevator = request.form['elevator']        
            area = float(request.form['area'])      
            new_data = pd.DataFrame(data=[[address,derection,area,floor,elevator]],columns=['address','derection','area','floor','elevator'])
        
            new_data['address'].replace(to_replace={'南昌县':0,'红谷滩':1,'新建区':2,'高新区':3,'东湖区':4,'西湖区':5,'经开区':6,'青山湖区':7,'青云谱区':8,'湾里区':9,'进贤县':10},inplace=True)
            new_data['derection'].replace(to_replace={'精装修':1,'简装修':0},inplace=True)
            new_data['floor'].replace(to_replace={'高':0,'中':1,'低':2},inplace=True)
            new_data['elevator'].replace(to_replace={'有':1,'无':0},inplace=True)

            predict = model.predict(new_data)[0]
            return self.__jump(result=predict) 
        except:
            return self.__jump(error='输入数据格式不对，请重新输入！')   
app.add_url_rule('/predict_price/',view_func=PredictView.as_view('my_predict'))

predict_price.html



    
    
    
    预测租房价格
    
    


    
        
            {url_for('main')}}">首页
            
            
              
                {url_for('train_model')}}">训练模型(current)
                {url_for('predict_price')}}">预测租房价格
                {url_for('my_look')}}">查看租房价格信息
              
            
          

          
            
              
               
              
              
                  
                    
                        请选择地区：
                        
                          
                        
                      
                    
                    
                        装修类型：
                        
                          
                        
                      

                      
                        楼层情况：
                        
                          
                        
                      

                      
                        电梯情况：
                        
                          
                        
                      

                      
                        房屋面积：
                        
                          
                        

                    
                  
              
              {% if error %}
              {{ error }}
              {% endif %}
              {% if result %}
              预测的房价为：{{ result }}
              {% endif %}

2.4查看房价信息模块

manager.py

class LookPriceView(views.MethodView):    
    def __jump(self,houses=None,error=None):      
        return render_template('look_house_price.html',houses=houses,error=error)    
    def get(self, houses=None,error=None): 
        data = pd.read_csv('lianjia.csv')
        houses = []
        for item in data.values:
            house = {}
            house['address'] = item[1]
            house['price'] = item[2]
            house['lease method'] = item[3]
            house['layout'] = item[4]
            house['derection'] = item[5]
            house['area'] = item[6]
            house['orientation'] = item[7]
            house['floor'] = item[8]
            house['elevator'] = item[9]
            house['water'] = item[10]
            house['power'] = item[11]
            house['gas'] = item[12]
            houses.append(house)
        return self.__jump(houses=houses)    
    def post(self):
        try:        
            min_price = float(request.form['min'])   
            max_price = float(request.form['max'])
               
            data = pd.read_csv('lianjia.csv')
            data = data[(data['price']>min_price) & (data['price']<max_price)]  
            houses = []
            for item in data.values:
                house = {}
                house['address'] = item[1]
                house['price'] = item[2]
                house['lease method'] = item[3]
                house['layout'] = item[4]
                house['derection'] = item[5]
                house['area'] = item[6]
                house['orientation'] = item[7]
                house['floor'] = item[8]
                house['elevator'] = item[9]
                house['water'] = item[10]
                house['power'] = item[11]
                house['gas'] = item[12]
                houses.append(house)

            return self.__jump(houses=houses) 
        except:
            return self.__jump(error='输入数据格式不对，请重新输入！')
app.add_url_rule('/look_price/',view_func=LookPriceView.as_view('my_look'))

look_house_price.html



    
    
    
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                    ——
                  
                  
                    
                  
                  
                    
                  
                
            
            
              
                
                  {% for house in houses %}
                  
                  {% endfor %}
                
                  
                    address
                    lease method
                    layout
                    derection
                    area
                    orientation
                    floor
                    elevator
                    water
                    power
                    gas
                    price
                  

                    {{ house.address }}
                    {{ house['lease method'] }}
                    {{ house.layout }}
                    {{ house.derection }}
                    {{ house.area }}
                    {{ house.orientation }}
                    {{ house.floor }}
                    {{ house.elevator }}
                    {{ house.water }}
                    {{ house.power }}
                    {{ house.gas }}
                    {{ house.price }}

三、项目总结

本次我们使用了Flask框架结合了基于机器学习的房价预测模型，构建了一个简易版基于机器学习的南昌市租房价格预测系统，整个项目还有很多地方可以优化，比如页面美化、模块添加等等，这些就留给学习的小伙伴根据自身需求进行创新升级！喜欢本项目的话就三连支持一下啦！

本文来自网络，不代表协通编程立场，如若转载，请注明出处：https://www.net2asp.com/d1af81ff92.html

address	lease method	layout	derection	area	orientation	floor	elevator	water	power	gas	price
{{ house.address }}	{{ house['lease method'] }}	{{ house.layout }}	{{ house.derection }}	{{ house.area }}	{{ house.orientation }}	{{ house.floor }}	{{ house.elevator }}	{{ house.water }}	{{ house.power }}	{{ house.gas }}	{{ house.price }}

基于Flask+Bootstrap+机器学习的南昌市租房价格预测系统

一、项目介绍

1.1项目简介

1.2技术工具

1.3页面概述

二、项目步骤

2.1登录模块

2.2注册模块

2.3训练模型模块

2.3.1导入数据

2.3.2查看数据

2.3.3数据预处理

2.3.4数据可视化

2.3.5特征工程

2.3.6构建模型

2.3.7保存模型

2.4预测房价模块

2.4查看房价信息模块

三、项目总结

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