Airbnb 酒店房源定价预测项目
一、项目简介
- 主要目标： 通过对澳大利亚东海岸地区的 Airbnb 房源数据进行分析，构建一套价格预测模型，为房东提供数据驱动的定价决策，提升市场竞争力与盈利能力。
- 数据规模： 包含 12,500 条训练数据和 2,500 条测试数据，涵盖价格（price）、地理位置（经纬度）、房屋特征（如 bedrooms、beds 等）以及文本描述等信息。
- 技术与方法：数据清洗与预处理： 针对缺失值、异常值进行处理，并对类别过多的字段（如 property type）进行合并；探索性分析 (EDA)： 通过可视化手段洞察价格分布、地理分布与各特征间关系；特征工程： 包含文本分词、TF-IDF 向量化，以及针对部分数值特征做对数变换；模型对比： 分别训练 Ridge 回归、回归树、Gradient Boosting，并在验证集上对比性能；成果： Gradient Boosting 在 RMSE 指标上表现最佳，预测均方误差约 105.74，显著优于其他模型。
二、数据与探索性分析（EDA）
- 价格分布分析图表显示大部分房源价格集中在 0~400 AUD 区间，呈右偏分布；为减少偏度影响，对价格做对数变换后更接近正态分布。
2. 关键特征相关性分析表明 Bedrooms、Beds、Accommodates 等与房源价格呈正相关；地理位置（Latitude/Longitude）也对价格有一定影响，尤其在靠近海滩或市中心位置的房源，租金更高。
Figure 8：相关系数热力图 可见 Price 与 Bedrooms、Beds 等呈较高正相关。
3.地理可视化将房源经纬度与价格映射在散点图上，可发现悉尼、墨尔本、黄金海岸等城市周边的价格明显更高；
Figure 7：澳大利亚主要城市 Airbnb 价格地理散点分布
三、特征工程与模型设计
- 文本特征处理：将 description、neighborhood_overview、amenities 等文本列进行分词、去停用词、TF-IDF 向量化，提取潜在影响因素；通过线性回归计算文本得分（desc_scores, neigh_scores, amen_scores），再将其纳入主模型。
- 回归模型对比：Ridge Regression：在防止过拟合的同时保留全部特征信息，最终 RMSE ~115.09；Regression Tree：可捕捉非线性关系，但在验证集上 RMSE ~124.87；Gradient Boosting：多棵弱学习器迭代叠加，最能拟合复杂非线性，验证集 RMSE ~105.74 表现最佳。
- Figure 10：回归树特征重要度（description score、amenities score 排名靠前）
Figure 11：Gradient Boosting 特征重要度（与回归树类似，但更均衡）
四、结果与价值
- 验证与测试结果：在验证集中，Gradient Boosting 取得最低 RMSE（约 105.74）；最终在测试集提交的预测均方误差约 116.71（公共榜单）与 125.29（私有榜单），基本符合预期。
- 商业洞察：地理位置 + 房屋容量显著影响房源定价；文本描述与房源设施（Amenities）可作为提价或吸引高端客群的潜在因素；模型可以指导 Airbnb 和房东优化定价策略，提升收益。
- 优势与局限：优势：模型可捕捉多重非线性因素并兼顾文本特征，预测精度较高。局限：Gradient Boosting 可解释性较弱，且对超参数依赖大；同时，模型可能无法完全考虑季节性或突发事件的影响。
五、总结
- 项目亮点：结合数值与文本特征挖掘影响价格的多重因素；实施多模型对比（Ridge、回归树、Gradient Boosting），并最终选定具备最佳预测能力的集成模型；为 Airbnb 平台或房东提供了可执行的定价建议，平衡收益与市场竞争力。
- 后续展望：引入更多动态特征（如季节性需求、节假日等），进一步提升模型鲁棒性；探索可解释性更强的模型或可视化方法，帮助房东理解定价策略背后的逻辑。
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