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AI带你省钱旅游!精准预测民宿房源价格! ⛵

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携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第32天,点击查看活动详情

:bulb: 作者: 韩信子 @ ShowMeAI
:blue_book:数据分析实战系列: www.showmeai.tech/tutorials/4…
:blue_book:机器学习实战系列: www.showmeai.tech/tutorials/4…
:blue_book:本文地址: www.showmeai.tech/article-det…
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:loudspeaker: 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

 

大家出去旅游最关心的问题之一就是住宿,在国外以 Airbnb 为代表的民宿互联网模式彻底改变了酒店业,很多游客更喜欢预订 Airbnb 而不是酒店,而在国内的美团飞猪等平台,也有大量的民宿入驻。

 

在现在这个信息透明开放的互联网时代,我们能否收集数据信息,开发一个机器学习模型来预测房源价格,为自己的出行提供更智能化的信息呢?肯定是可以的,下面ShowMeAI以Airbnb在大曼彻斯特地区的房源数据为例(截至 2022 年 3 月),来演示数据分析与挖掘建模的全过程,同样的方法模式可以应用在大家熟悉的国内平台上。

 

 

下面的项目业务和 :trophy: Airbnb民宿数据 来源于 Inside Airbnb,包含有关 Airbnb 对住宅社区影响的数据和宣传。数据源可以在上述链接中获取,大家也可以访问ShowMeAI的百度网盘地址,获取我们为大家存储好的项目数据。

 

:trophy: 实战数据集下载(百度网盘) :公众号『ShowMeAI研究中心』回复『 实战 』,或者点击 这里 获取本文 [22]基于Airbnb数据的民宿房价预测模型 『 Airbnb民宿数据 』

 

:star: ShowMeAI官方GitHub : github.com/ShowMeAI-Hu…

 

:bulb: 业务问题

 

一般我们需要在开始挖掘和建模之前,深入了解我们的业务场景和数据情况,我们先总结了一些在这个业务场景下我们关心的一些业务问题,我们将通过数据分析挖掘来完成这些业务问题的理解。

哪些地区或城镇的 Airbnb 房源最多?
最受欢迎的房型是什幺?
大曼彻斯特地区的 Airbnb 房源价格特点是什幺?
房源与房东的分布情况?
大曼彻斯特地区有哪些房型可供选择?
机器学习模型预测该地区 Airbnb 房源价格的思路是什幺样的?
在预测大曼彻斯特地区 Airbnb 房源的价格时,哪些特征更重要?

:bulb: 数据读取与初探

 

我们先导入本次需要使用到的分析挖掘与建模工具库

 

import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm.notebook import tqdm, trange
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import statsmodels.api as sm
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor
from sklearn.inspection import permutation_importance
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', None)

 

接下来我们读取大曼彻斯特地区的房源数据

 

gm_listings = pd.read_csv('gm_listings-2.csv')
gm_calendar = pd.read_csv('calendar-2.csv')
gm_reviews = pd.read_csv('reviews-2.csv')

 

查看数据的基础信息如下

 

gm_listings.head()

 

 

gm_listings.shape
# (3584, 74)
gm_listings.columns

 

 

gm_calendar.head()

 

 

gm_reviews.head()

 

 

我们对数据的初览可以看到,大曼彻斯特地区的房源数据集包含 3584 行和 78 列,包含有关房东、房源类型、区域和评级的信息。

 

:bulb: 数据清洗

 

 

数据清洗是机器学习建模应用的【特征工程】阶段的核心步骤,它涉及的方法技能欢迎大家查阅ShowMeAI对应的教程文章,快学快用。

机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读

:pushpin: 字段清洗

 

因为数据中的字段众多,有些字段比较乱,我们需要做一些数据清洗的工作,数据包含一些带有URL的列,对最后的预测作用不大,我们把它们清洗掉。

 

# 删除url字段
def drop_function(df):
    df = df.drop(columns=['listing_url', 'description', 'host_thumbnail_url', 'host_picture_url', 'latitude', 'longitude', 'picture_url', 'host_url', 'host_location', 'neighbourhood', 'neighbourhood_cleansed', 'host_about', 'has_availability', 'availability_30', 'availability_60', 'availability_90', 'availability_365', 'calendar_last_scraped'])
    
    return df
gm_df = drop_function(gm_listings)

 

删除过后的数据如下,干净很多

 

 

:pushpin: 缺失值处理

 

数据中也包含了一些缺失值,我们对它们进行分析处理:

 

# 查看缺失值百分比
(gm_df.isnull().sum()/gm_df.shape[0])* 100

 

得到如下结果

 

id                                                0.000000
scrape_id                                         0.000000
last_scraped                                      0.000000
name                                              0.000000
neighborhood_overview                            41.266741
host_id                                           0.000000
host_name                                         0.000000
host_since                                        0.000000
host_response_time                               10.212054
host_response_rate                               10.212054
host_acceptance_rate                              5.636161
host_is_superhost                                 0.000000
host_neighbourhood                               91.657366
host_listings_count                               0.000000
host_total_listings_count                         0.000000
host_verifications                                0.000000
host_has_profile_pic                              0.000000
host_identity_verified                            0.000000
neighbourhood_group_cleansed                      0.000000
property_type                                     0.000000
room_type                                         0.000000
accommodates                                      0.000000
bathrooms                                       100.000000
bathrooms_text                                    0.306920
bedrooms                                          4.687500
beds                                              2.120536
amenities                                         0.000000
price                                             0.000000
minimum_nights                                    0.000000
maximum_nights                                    0.000000
minimum_minimum_nights                            0.000000
maximum_minimum_nights                            0.000000
minimum_maximum_nights                            0.000000
maximum_maximum_nights                            0.000000
minimum_nights_avg_ntm                            0.000000
maximum_nights_avg_ntm                            0.000000
calendar_updated                                100.000000
number_of_reviews                                 0.000000
number_of_reviews_ltm                             0.000000
number_of_reviews_l30d                            0.000000
first_review                                     19.810268
last_review                                      19.810268
review_scores_rating                             19.810268
review_scores_accuracy                           20.089286
review_scores_cleanliness                        20.089286
review_scores_checkin                            20.089286
review_scores_communication                      20.089286
review_scores_location                           20.089286
review_scores_value                              20.089286
license                                         100.000000
instant_bookable                                  0.000000
calculated_host_listings_count                    0.000000
calculated_host_listings_count_entire_homes       0.000000
calculated_host_listings_count_private_rooms      0.000000
calculated_host_listings_count_shared_rooms       0.000000
reviews_per_month                                19.810268
dtype: float64

 

我们分几种不同的比例情况对缺失值进行处理:

 

高缺失比例的字段,如license、calendar_updated、bathrooms、host_neighborhood等包含90%以上的NaN值,包括neighborhood overview是41%的NaN,并且包含文本数据。 我们会直接剔除这些字段 。

 

数值型字段,缺失不多的情况下,我们用字段平均值进行填充。这保证了这些值的分布被保留下来。这些列包括bedrooms、beds、review_scores_rating、review_scores_accuracy和其他打分字段。

 

类别型字段,像bathrooms_text和host_response_time,我们用众数进行填充。

 

# 剔除高缺失比例字段
def drop_function_2(df):
    df = df.drop(columns=['license', 'calendar_updated', 'bathrooms', 'host_neighbourhood', 'neighborhood_overview'])
    
    return df
gm_df = drop_function_2(gm_df)
# 均值填充
def input_mean(df, column_list):
    for columns in column_list: 
        df[columns].fillna(value = df[columns].mean(), inplace=True)
    
    return df
column_list = ['review_scores_rating', 'review_scores_accuracy', 'review_scores_cleanliness',
              'review_scores_checkin', 'review_scores_communication', 'review_scores_location',
              'review_scores_value', 'reviews_per_month',
              'bedrooms', 'beds']
gm_df = input_mean(gm_df, column_list)
# 众数填充
def input_mode(df, column_list):    
    for columns in column_list:        
        df[columns].fillna(value = df[columns].mode()[0], inplace=True)
    
    return df
column_list = ['first_review', 'last_review', 'bathrooms_text', 'host_acceptance_rate', 
               'host_response_rate', 'host_response_time']
gm_df = input_mode(gm_df, column_list)

 

:pushpin: 字段编码

 

host_is_superhost和 has_availability 等列对应的字符串含义为 true 或 false,我们对其编码替换为0或1。

 

gm_df = gm_df.replace({'host_is_superhost': 't', 'host_has_profile_pic': 't', 'host_identity_verified': 't', 'has_availability': 't', 'instant_bookable': 't'}, 1)
gm_df = gm_df.replace({'host_is_superhost': 'f', 'host_has_profile_pic': 'f', 'host_identity_verified': 'f', 'has_availability': 'f', 'instant_bookable': 'f'}, 0)

 

我们查看下替换后的数据分布

 

gm_df['host_is_superhost'].value_counts()

 

 

:pushpin: 字段格式转换

 

价格相关的字段,目前还是字符串类型,包含“$”等符号,我们对其处理并转换为数值型。

 

def string_to_int(df, column):
    # 字符串替换清理
    df[column] = df[column].str.replace("$", "")
    df[column] = df[column].str.replace(",", "")
    
    # 转为数值型
    df[column] = pd.to_numeric(df[column]).astype(int)
    
    return df
gm_df = string_to_int(gm_df, 'price')

 

:pushpin: 列表型字段编码

 

host_verificationsamenities 这样的字段,取值为列表格式,我们对其进行编码处理(用哑变量替换)。

 

# 查看列表型取值字段
gm_df_copy = gm_df.copy()
gm_df_copy['amenities'].head()

 

 

gm_df_copy['host_verifications'].head()

 

 

# 哑变量编码
gm_df_copy['amenities'] = gm_df_copy['amenities'].str.replace('"', '')
gm_df_copy['amenities'] = gm_df_copy['amenities'].str.replace(']', "")
gm_df_copy['amenities'] = gm_df_copy['amenities'].str.replace('[', "")
df_amenities = gm_df_copy['amenities'].str.get_dummies(sep = ",")
gm_df_copy['host_verifications'] = gm_df_copy['host_verifications'].str.replace("'", "")
gm_df_copy['host_verifications'] = gm_df_copy['host_verifications'].str.replace(']', "")
gm_df_copy['host_verifications'] = gm_df_copy['host_verifications'].str.replace('[', "")
df_host_ver = gm_df_copy['host_verifications'].str.get_dummies(sep = ",")

 

编码后的结果如下所示

 

df_amenities.head()
df_host_ver.head()

 

 

 

# 删除原始字段
gm_df = gm_df.drop(['host_verifications', 'amenities'], axis=1)

 

:bulb: 数据探索

 

下一步我们要进行更全面一些的探索性数据分析。

 

EDA数据分析部分涉及的工具库,大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。

 

数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表

 

图解数据分析:从入门到精通系列教程

 

:pushpin: 哪些街区的房源最多?

 

gm_df['neighbourhood_group_cleansed'].value_counts()

 

 

bar_data = gm_df['neighbourhood_group_cleansed'].value_counts().sort_values()
# 从bar_data构建新的dataframe
bar_data = pd.DataFrame(bar_data).reset_index()
bar_data['size'] = bar_data['neighbourhood_group_cleansed']/gm_df['neighbourhood_group_cleansed'].count()
# 排序 
bar_data.sort_values(by='size', ascending=False)
bar_data = bar_data.rename(columns={'index' : 'Towns', 'neighbourhood_group_cleansed' : 'number_of_listings',
                        'size':'fraction_of_total'})
#绘图展示
#plt.figure(figsize=(10,10));
bar_data.plot(kind='barh', x ='Towns', y='fraction_of_total', figsize=(8,6))
plt.title('Towns with the Most listings');
plt.xlabel('Fraction of Total Listings');

 

 

曼彻斯特镇拥有大曼彻斯特地区的大部分房源,占总房源的 53% (1849),其次是索尔福德,占总房源的 17% ;特拉福德,占总房源的 9%。

 

:pushpin: 大曼彻斯特地区的 Airbnb 房源价格分布

 

gm_df['price'].mean(), gm_df['price'].min(), gm_df['price'].max(),gm_df['price'].median()
# (143.47600446428572, 8, 7372, 79.0)

 

Airbnb 房源的均价为 143 美元,中位价为 79 美元,数据集中观察到的最高价格为 7372 美元。

 

# 划分价格档位区间
labels = ['$0 - $100', '$100 - $200', '$200 - $300', '$300 - $400', '$400 - $500', '$500 - $1000', '$1000 - $8000']
price_cuts = pd.cut(gm_df['price'], bins = [0, 100, 200, 300, 400, 500, 1000, 8000], right=True, labels= labels)
# 从价格档构建dataframe
price_clusters = pd.DataFrame(price_cuts).rename(columns={'price': 'price_clusters'})
# 拼接原始dataframe
gm_df = pd.concat([gm_df, price_clusters], axis=1)
# 分布绘图
def price_cluster_plot(df, column, title):    
    plt.figure(figsize=(8,6));
    yx = sb.histplot(data = df[column]);
    
    total = float(df[column].count())
    for p in yx.patches:
        width = p.get_width()
        height = p.get_height()
        yx.text(p.get_x() + p.get_width()/2.,height+5, '{:1.1f}%'.format((height/total)*100), ha='center')
    yx.set_title(title);
    plt.xticks(rotation=90)
    
    return yx
price_cluster_plot(gm_df, column='price_clusters', 
                   title='Price distribution of Airbnb Listings in the Greater Manchester Area');

 

 

从上面的分析和可视化结果可以看出,65.4% 的总房源价格在 0-100 美元之间,而价格在 100-200 美元的房源占总房源的 23.4%。不过我们也观察到数据分布有很明显的长尾特性,也可以把特别高价的部分视作异常值,它们可能会对我们的分析有一些影响。

 

:pushpin: 最受欢迎的房型是什幺

 

# 基于评论量统计排序
ax = gm_df.groupby('property_type').agg(
    median_rating=('review_scores_rating', 'median'),number_of_reviews=('number_of_reviews', 'max')).sort_values(
by='number_of_reviews', ascending=False).reset_index()
ax.head()

 

 

在评论最多的前 10 种房产类型中, Entire rental unit 评论数量最多,其次是Private room in rental unit。

 

# 可视化
bx = ax.loc[:10]
bx =sb.boxplot(data =bx, x='median_rating', y='property_type')
bx.set_xlim(4.5, 5)
plt.title('Most Enjoyed Property types');
plt.xlabel('Median Rating');
plt.ylabel('Property Type')

 

 

:pushpin: 房东与房源分布

 

# 持有房源最多的房东
host_df = pd.DataFrame(gm_df['host_name'].value_counts()/gm_df['host_name'].count() *100).reset_index()
host_df = host_df.rename(columns={'index':'name', 'host_name':'perc_count'})
host_df.head(10)

 

 

host_df['perc_count'].loc[:10].sum()

 

从上述分析可以看出,房源最多的前 10 名房东占房源总数的 13.6%。

 

:pushpin: 大曼彻斯特地区提供的客房类型分布

 

gm_df['room_type'].value_counts()

 

 

# 分布绘图
zx = sb.countplot(data=gm_df, x='room_type')
total = float(gm_df['room_type'].count())
for p in zx.patches:
    width = p.get_width()
    height = p.get_height()
    zx.text(p.get_x() + p.get_width()/2.,height+5, '{:1.1f}%'.format((height/total)*100), ha='center')
    zx.set_title('Plot showing different type of rooms available');
    plt.xlabel('Room')

 

 

大部分客房是 整栋房屋/公寓 ,占房源总数的 60%,其次是 私人客房 ,占房源总数的 39%, 共享房间 和 酒店房间 分别占房源的 0.7% 和 0.5%。

 

:bulb: 机器学习建模

 

下面我们使用回归建模方法来对民宿房源价格进行预估。

 

:pushpin: 特征工程

 

关于特征工程,欢迎大家查阅ShowMeAI对应的教程文章,快学快用。

机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读

我们首先对原始数据进行特征工程,得到适合建模的数据特征。

 

# 查看此时的数据集
gm_df.head()

 

 

# 回归数据集
gm_regression_df = gm_df.copy()
# 剔除无用字段
gm_regression_df = gm_regression_df.drop(columns=['id', 'scrape_id', 'last_scraped', 'name', 'host_id', 'host_since', 'first_review', 'last_review', 'price_clusters', 'host_name'])
# 再次查看数据
gm_regression_df.head()

 

 

我们发现 host_response_ratehost_acceptance_rate 字段带有百分号,我们再做一点数据清洗。

 

# 去除百分号并转换为数值型
gm_regression_df['host_response_rate'] =  gm_regression_df['host_response_rate'].str.replace("%", "")
gm_regression_df['host_acceptance_rate'] =  gm_regression_df['host_acceptance_rate'].str.replace("%", "")
   
# convert to int
gm_regression_df['host_response_rate'] = pd.to_numeric(gm_regression_df['host_response_rate']).astype(int)
gm_regression_df['host_acceptance_rate'] =  pd.to_numeric(gm_regression_df['host_acceptance_rate']).astype(int)
# 查看转换后结果
gm_regression_df['host_response_rate'].head()

 

 

bathrooms_text 列包含数字和文本数据的组合,我们对其做一些处理

 

# 查看原始字段
gm_regression_df['bathrooms_text'].value_counts()

 

 

# 切分与数据处理
def split_bathroom(df, column, text, new_column):
    df_2 = df[df[column].str.contains(text, case=False)]
    df.loc[df[column].str.contains(text, case=False), new_column] = df_2[column]
    return df
# 应用上述函数
gm_regression_df = split_bathroom(gm_regression_df, column='bathrooms_text', text='shared', new_column='shared_bath')
gm_regression_df = split_bathroom(gm_regression_df, column='bathrooms_text', text='private', new_column='private_bath')
# 查看shared_bath字段
gm_regression_df['shared_bath'].value_counts()

 

 

# 查看private_bath字段
gm_regression_df['private_bath'].value_counts()

 

 

gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("private bath", "pb", case=False)
gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("private baths", "pbs", case=False)
gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("shared bath", "sb", case=False)
gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("shared baths", "sb", case=False)
gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("shared half-bath", "sb", case=False)
gm_regression_df['bathrooms_text'] =  gm_regression_df['bathrooms_text'].str.replace("private half-bath", "sb", case=False)
gm_regression_df = split_bathroom(gm_regression_df, column='bathrooms_text', text='bath', new_column='bathrooms_new')
gm_regression_df['shared_bath'] = gm_regression_df['shared_bath'].str.split(" ", expand=True)
gm_regression_df['private_bath'] = gm_regression_df['private_bath'].str.split(" ", expand=True)
gm_regression_df['bathrooms_new'] = gm_regression_df['bathrooms_new'].str.split(" ", expand=True)
# 填充缺失值为0 
gm_regression_df = gm_regression_df.fillna(0)
gm_regression_df['shared_bath'] = gm_regression_df['shared_bath'].replace(to_replace='Shared', value=0.5)
gm_regression_df['private_bath'] = gm_regression_df['private_bath'].replace(to_replace='Private', value=0.5)
gm_regression_df['bathrooms_new'] = gm_regression_df['bathrooms_new'].replace(to_replace='Half-bath', value=0.5)
# 转成数值型
gm_regression_df['shared_bath'] = pd.to_numeric(gm_regression_df['shared_bath']).astype(int)
gm_regression_df['private_bath'] = pd.to_numeric(gm_regression_df['private_bath']).astype(int)
gm_regression_df['bathrooms_new'] =  pd.to_numeric(gm_regression_df['bathrooms_new']).astype(int)
# 查看处理后的字段
gm_regression_df[['shared_bath', 'private_bath', 'bathrooms_new']].head()

 

 

下面我们对类别型字段进行编码,根据字段含义的不同,我们使用「序号编码」和「独热向量编码」等方法来完成。

 

# 序号编码
def encoder(df):
    for column in df[['neighbourhood_group_cleansed', 'property_type']].columns:
        labels = df[column].astype('category').cat.categories.tolist()
        replace_map = {column : {k: v for k,v in zip(labels,list(range(1,len(labels)+1)))}}
        df.replace(replace_map, inplace=True)
        print(replace_map)
    
    return df 
gm_regression_df = encoder(gm_regression_df)

 

 

我们对于 host_response_timeroom_type 字段,使用独热向量编码(哑变量变换)

 

host_dummy = pd.get_dummies(gm_regression_df['host_response_time'], prefix='host_response')
room_dummy = pd.get_dummies(gm_regression_df['room_type'], prefix='room_type')
# 拼接编码后的字段
gm_regression_df = pd.concat([gm_regression_df, host_dummy, room_dummy], axis=1)
# 剔除原始字段
gm_regression_df = gm_regression_df.drop(columns=['host_response_time', 'room_type'], axis=1)

 

我们再把之前处理过的df_amenities做一点处理,再拼接到数据特征里

 

df_3 = pd.DataFrame(df_amenities.sum())
features = df_3['amenities'][:150].to_list()
amenities_updated = df_amenities.filter(items=(features))
gm_regression_df = pd.concat([gm_regression_df, amenities_updated], axis=1)

 

查看一下最终数据的维度

 

gm_regression_df.shape
# (3584, 198)

 

我们最后得到了198个字段,为了避免特征之间的多重共线性,使用方差因子法(VIF)来选择机器学习模型的特征。 VIF 大于 10 的特征被删除,因为这些特征的方差可以由数据集中的其他特征表示和解释。

 

# 计算VIF
vif_model = gm_regression_df.drop(['price'], axis=1)
vif_df = pd.DataFrame()
vif_df['feature'] = vif_model.columns
vif_df['VIF'] = [variance_inflation_factor(vif_model.values, i) for i in range(len(vif_model.columns))]
# 选出小于10的特征
vif_df_new = vif_df[vif_df['VIF']<=10]
feature_list =  vif_df_new['feature'].to_list()
# 选出这些特征对应的数据
model_df = gm_regression_df.filter(items=(feature_list))
model_df.head()

 

 

我们拼接上 price 目标标签字段,可以构建完整的数据集

 

price_col = gm_regression_df['price']
model_df = model_df.join(price_col)

 

:pushpin: 机器学习算法

 

我们在这里使用几个典型的回归算法,包括线性回归、RandomForestRegression、Lasso Regression 和 GradientBoostingRegression。

 

关于机器学习算法的应用方法,欢迎大家查阅ShowMeAI对应的教程与文章,快学快用。

 

机器学习实战:手把手教你玩转机器学习系列

 

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线性回归建模

 

def linear_reg(df, test_size=0.3, random_state=42):
    '''
    构建模型并返回评估结果
    输入: 数据dataframe 
    输出: 特征重要度与评估准则(RMSE与R-squared)
    '''
    
    X = df.drop(columns=['price'])
    y = df[['price']]
    X_columns = X.columns
    
    # 切分训练集与测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size, random_state=random_state)
    # 线性回归分类器    
    clf = LinearRegression()
    
    # 候选参数列表      
    parameters = {
                  'n_jobs': [1, 2, 5, 10, 100],
                  'fit_intercept': [True, False]
                 
                  }
    
    # 网格搜索交叉验证调参    
    cv = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=parameters, cv=3, verbose=3)  
    cv.fit(X_train,y_train)
    
    # 测试集预估
    pred = cv.predict(X_test)
    
    # 模型评估
    r2 = r2_score(y_test, pred)
    mse = mean_squared_error(y_test, pred)
    rmse = mse **.5
     
    # 最佳参数
    best_par = cv.best_params_
    coefficients = cv.best_estimator_.coef_
        
    #特征重要度
    importance = np.abs(coefficients)
    feature_importance = pd.DataFrame(importance, columns=X_columns).T
    #feature_importance = feature_importance.T
    feature_importance.columns = ['importance']
    feature_importance = feature_importance.sort_values('importance', ascending=False)
    
    print("The model performance for testing set")
    print("--------------------------------------")
    print('RMSE is {}'.format(rmse))
    print('R2 score is {}'.format(r2))
    print("
")
    
    return feature_importance, rmse, r2
    
 linear_feat_importance, linear_rmse, linear_r2 = linear_reg(model_df)

 

 

随机森林建模

 

# 随机森林建模
def random_forest(df):
    '''
    构建模型并返回评估结果
    输入: 数据dataframe 
    输出: 特征重要度与评估准则(RMSE与R-squared)
    '''
    
    X = df.drop(['price'], axis=1)
    X_columns = X.columns
    
    y = df['price']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
    # 随机森林模型        
    clf = RandomForestRegressor()
    
    # 候选参数
    parameters = {
                'n_estimators': [50, 100, 200, 300, 400],
                'max_depth': [2, 3, 4, 5],
                 'max_depth': [80, 90, 100]
        
                     }
    # 网格搜索交叉验证调参
    cv = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=parameters, cv=5, verbose=3)
    model = cv
    model.fit(X_train, y_train)
    # 测试集预估
    pred = model.predict(X_test)
    # 模型评估
    mse = mean_squared_error(y_test, pred)
    rmse = mse**.5
    r2 = r2_score(y_test, pred)
      
    # 最佳超参数
    best_par = model.best_params_
    
    # 特征重要度
    r = permutation_importance(model, X_test, y_test,
                           n_repeats=10,
                           random_state=0)
    perm = pd.DataFrame(columns=['AVG_Importance'], index=[i for i in X_train.columns])
    perm['AVG_Importance'] = r.importances_mean
    perm = perm.sort_values(by='AVG_Importance', ascending=False);
    
    return rmse, r2, best_par, perm
# 运行建模
r_forest_rmse, r_forest_r2, r_fores_best_params, r_forest_importance = random_forest(model_df)

 

运行结果如下

 

Fitting 5 folds for each of 15 candidates, totalling 75 fits
[CV 1/5] END ..................max_depth=80, n_estimators=50; total time=   2.4s
[CV 2/5] END ..................max_depth=80, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 3/5] END ..................max_depth=80, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 4/5] END ..................max_depth=80, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 5/5] END ..................max_depth=80, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 1/5] END .................max_depth=80, n_estimators=100; total time=   3.8s
[CV 2/5] END .................max_depth=80, n_estimators=100; total time=   3.8s
[CV 3/5] END .................max_depth=80, n_estimators=100; total time=   3.9s
[CV 4/5] END .................max_depth=80, n_estimators=100; total time=   3.8s
[CV 5/5] END .................max_depth=80, n_estimators=100; total time=   3.8s
[CV 1/5] END .................max_depth=80, n_estimators=200; total time=   7.5s
[CV 2/5] END .................max_depth=80, n_estimators=200; total time=   7.7s
[CV 3/5] END .................max_depth=80, n_estimators=200; total time=   7.7s
[CV 4/5] END .................max_depth=80, n_estimators=200; total time=   7.6s
[CV 5/5] END .................max_depth=80, n_estimators=200; total time=   7.6s
[CV 1/5] END .................max_depth=80, n_estimators=300; total time=  11.3s
[CV 2/5] END .................max_depth=80, n_estimators=300; total time=  11.4s
[CV 3/5] END .................max_depth=80, n_estimators=300; total time=  11.7s
[CV 4/5] END .................max_depth=80, n_estimators=300; total time=  11.4s
[CV 5/5] END .................max_depth=80, n_estimators=300; total time=  11.4s
[CV 1/5] END .................max_depth=80, n_estimators=400; total time=  15.1s
[CV 2/5] END .................max_depth=80, n_estimators=400; total time=  16.4s
[CV 3/5] END .................max_depth=80, n_estimators=400; total time=  15.6s
[CV 4/5] END .................max_depth=80, n_estimators=400; total time=  15.2s
[CV 5/5] END .................max_depth=80, n_estimators=400; total time=  15.6s
[CV 1/5] END ..................max_depth=90, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 2/5] END ..................max_depth=90, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 3/5] END ..................max_depth=90, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 4/5] END ..................max_depth=90, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 5/5] END ..................max_depth=90, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 1/5] END .................max_depth=90, n_estimators=100; total time=   3.9s
[CV 2/5] END .................max_depth=90, n_estimators=100; total time=   3.9s
[CV 3/5] END .................max_depth=90, n_estimators=100; total time=   4.0s
[CV 4/5] END .................max_depth=90, n_estimators=100; total time=   3.9s
[CV 5/5] END .................max_depth=90, n_estimators=100; total time=   3.9s
[CV 1/5] END .................max_depth=90, n_estimators=200; total time=   8.7s
[CV 2/5] END .................max_depth=90, n_estimators=200; total time=   8.1s
[CV 3/5] END .................max_depth=90, n_estimators=200; total time=   8.1s
[CV 4/5] END .................max_depth=90, n_estimators=200; total time=   7.7s
[CV 5/5] END .................max_depth=90, n_estimators=200; total time=   8.0s
[CV 1/5] END .................max_depth=90, n_estimators=300; total time=  11.6s
[CV 2/5] END .................max_depth=90, n_estimators=300; total time=  11.8s
[CV 3/5] END .................max_depth=90, n_estimators=300; total time=  12.2s
[CV 4/5] END .................max_depth=90, n_estimators=300; total time=  12.0s
[CV 5/5] END .................max_depth=90, n_estimators=300; total time=  13.2s
[CV 1/5] END .................max_depth=90, n_estimators=400; total time=  15.6s
[CV 2/5] END .................max_depth=90, n_estimators=400; total time=  15.9s
[CV 3/5] END .................max_depth=90, n_estimators=400; total time=  16.1s
[CV 4/5] END .................max_depth=90, n_estimators=400; total time=  15.7s
[CV 5/5] END .................max_depth=90, n_estimators=400; total time=  15.8s
[CV 1/5] END .................max_depth=100, n_estimators=50; total time=   1.9s
[CV 2/5] END .................max_depth=100, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 3/5] END .................max_depth=100, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 4/5] END .................max_depth=100, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 5/5] END .................max_depth=100, n_estimators=50; total time=   2.0s
[CV 1/5] END ................max_depth=100, n_estimators=100; total time=   4.0s
[CV 2/5] END ................max_depth=100, n_estimators=100; total time=   4.0s
[CV 3/5] END ................max_depth=100, n_estimators=100; total time=   4.1s
[CV 4/5] END ................max_depth=100, n_estimators=100; total time=   4.0s
[CV 5/5] END ................max_depth=100, n_estimators=100; total time=   4.0s
[CV 1/5] END ................max_depth=100, n_estimators=200; total time=   7.8s
[CV 2/5] END ................max_depth=100, n_estimators=200; total time=   7.9s
[CV 3/5] END ................max_depth=100, n_estimators=200; total time=   8.1s
[CV 4/5] END ................max_depth=100, n_estimators=200; total time=   7.9s
[CV 5/5] END ................max_depth=100, n_estimators=200; total time=   7.8s
[CV 1/5] END ................max_depth=100, n_estimators=300; total time=  11.8s
[CV 2/5] END ................max_depth=100, n_estimators=300; total time=  12.0s
[CV 3/5] END ................max_depth=100, n_estimators=300; total time=  12.8s
[CV 4/5] END ................max_depth=100, n_estimators=300; total time=  11.4s
[CV 5/5] END ................max_depth=100, n_estimators=300; total time=  11.5s
[CV 1/5] END ................max_depth=100, n_estimators=400; total time=  15.1s
[CV 2/5] END ................max_depth=100, n_estimators=400; total time=  15.3s
[CV 3/5] END ................max_depth=100, n_estimators=400; total time=  15.6s
[CV 4/5] END ................max_depth=100, n_estimators=400; total time=  15.3s
[CV 5/5] END ................max_depth=100, n_estimators=400; total time=  15.3s

 

随机森林最后的结果如下

 

r_forest_rmse, r_forest_r2
# (218.7941962807868, 0.4208644494689676)

 

GBDT建模

 

def GBDT_model(df):
    '''
    构建模型并返回评估结果
    输入: 数据dataframe 
    输出: 特征重要度与评估准则(RMSE与R-squared)
    '''
    
    X = df.drop(['price'], axis=1)
    Y = df['price']
    X_columns = X.columns
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, random_state=42)
    
        
    clf = GradientBoostingRegressor()
    
    
    parameters = {
                'learning_rate': [0.1, 0.5, 1],
                'min_samples_leaf': [10, 20, 40 , 60]
                
        
                     }
    cv = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=parameters, cv=5, verbose=3)
    
    model = cv
    model.fit(X_train, y_train)
    pred = model.predict(X_test)
    
    r2 = r2_score(y_test, pred)
    mse = mean_squared_error(y_test, pred)
    rmse = mse**.5
        
    coefficients = model.best_estimator_.feature_importances_
    importance = np.abs(coefficients)
    feature_importance = pd.DataFrame(importance, index= X_columns,
                                      columns=['importance']).sort_values('importance', ascending=False)[:10]
    
    return r2, mse, rmse, feature_importance
GBDT_r2, GBDT_mse, GBDT_rmse, GBDT_feature_importance = GBDT_model(model_df)
GBDT_r2, GBDT_rmse
# (0.46352992147034244, 210.58063809645563)

 

:pushpin: 结果&分析

 

目前随机森林的表现最稳定,而集成模型GradientBoostingRegression 的R²很高,RMSE 值也偏高,Boosting的模型受异常值影响很大,这可能是因为数据集中的异常值引起的。

 

下面我们来做一下优化,删除数据集中的异常值,看看是否可以提高模型性能。

 

:pushpin: 效果优化

 

异常值在早些时候就已经被识别出来了,我们基于统计的方法来对其进行处理。

 

# 基于统计方法计算价格边界
q3, q1 = np.percentile(model_df['price'], [75, 25])
iqr = q3 - q1
q3 + (iqr*1.5)
# 得到结果245.0

 

我们把任何高于 245 美元的值都视为异常值并删除。

 

new_model_df = model_df[model_df['price']<245]
# 绘制此时的价格分布
sb.histplot(new_model_df['price'])
plt.title('New price distribution in the dataset')

 

 

重新运行这些算法

 

linear_feat_importance, linear_rmse, linear_r2 = linear_reg(new_model_df)
r_forest_rmse, r_forest_r2, r_fores_best_params, r_forest_importance = random_forest(new_model_df)
GBDT_r2, GBDT_mse, GBDT_rmse, GBDT_feature_importance = GBDTboost(new_model_df)

 

得到的新结果如下

 

 

:bulb: 归因分析

 

那幺,基于我们的模型来分析,在预测大曼彻斯特地区 Airbnb 房源的价格时,哪些因素更重要?

 

r_feature_importance = r_forest_importance.reset_index()
r_feature_importance = r_feature_importance.rename(columns={'index':'Feature'})
r_feature_importance[:15]

 

 

# 绘制最重要的15个因素
r_feature_importance[:15].sort_values(by='AVG_Importance').plot(kind='barh', x='Feature', y='AVG_Importance', figsize=(8,6));
plt.title('Top 15 Most Imporatant Features');

 

 

我们的模型给出的重要因素包括:

accommodates :可以容纳的最大人数。
bathrooms_new :非共用或非私人浴室的数量。
minimum_nights :房源可预定的最少晚数。
number_of_reviews :总评论数。
Free street parking :免费路边停车位的存在是影响模型定价的最重要的便利设施。
Gym :健身房设施。

:bulb: 总结&展望

 

 

我们通过对Airbnb的数据进行深入挖掘分析和建模,完成对于民宿租赁场景下的AI理解与建模预估。我们后续还有一些可以做的事情,提升模型的表现,完成更精准地预估,比如:

更完善的特征工程,结合业务场景构建更有效的业务特征。
使用xgboost、lightgbm、catboost等模型。
使用贝叶斯调参等方法对超参数做更深入的调优。
深度学习与神经网络的方法引入。

参考资料

:blue_book: 数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 : www.showmeai.tech/article-det…
:blue_book: 图解数据分析:从入门到精通系列教程 : www.showmeai.tech/tutorials/3…
:blue_book: 机器学习实战:手把手教你玩转机器学习系列 : www.showmeai.tech/tutorials/4…
:blue_book: 机器学习实战 | SKLearn入门与简单应用案例 : www.showmeai.tech/article-det…
:blue_book: 机器学习实战 | SKLearn最全应用指南 : www.showmeai.tech/article-det…
:blue_book: 机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读 : www.showmeai.tech/article-det…

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