AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
65/100 第七週：機器學習專案實作
65. 房價預測專案 🏠 根據地點、面積等因素預測房價！
房價預測專案 🏠
根據地點、面積、房型等因素預測房價，打造實用型回歸模型！
________________________________________
🔎 一、專案目標
• 建立一個機器學習模型，預測房屋售價
• 學會處理結構化數據與特徵工程
• 體驗完整 回歸問題（Regression Task） 解決流程
________________________________________
🌟 二、應用場景與價值
✅ 協助地產業者、投資人快速估算房價
✅ 輔助銀行估值，決定貸款額度
✅ 作為房地產價格走勢分析工具
________________________________________
🛠 三、核心技術與建模流程
1️⃣ 資料來源與特徵範例（以 Kaggle House Prices 資料集為例）
特徵 : 說明
LotArea : 地坪大小
OverallQual : 建築品質
GrLivArea : 地上居住面積
GarageCars : 車庫車位數量
YearBuilt : 建造年份
Neighborhood : 所在社區
2️⃣ 模型選擇
線性回歸（Linear Regression） : 簡單可解釋
隨機森林回歸（Random Forest Regressor） : 非線性擬合能力強，效果穩健
XGBoost / LightGBM 回歸 : 對抗過擬合，排名常勝軍
3️⃣ 特徵工程重點
✅ 處理類別型特徵（One-Hot Encoding）
✅ 處理缺失值（填補或刪除）
✅ 數據標準化與正規化（Scaling）
________________________________________
💻 四、Python 簡易實作範例
python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
# 1️⃣ 產生模擬資料：二分類問題，共1000筆資料與10個特徵
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10,
n_informative=5, n_redundant=2,
random_state=42)
# 2️⃣ 分割訓練與測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)
# 3️⃣ 訓練隨機森林分類模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 4️⃣ 預測與評估
y_pred = model.predict(X_test)
print("=== 模型評估報告 ===")
print(classification_report(y_test, y_pred))
這段程式透過 make_classification 產生 1000 筆、10 個特徵的二分類模擬資料，經由 train_test_split 分成 8:2 的訓練與測試集後，使用隨機森林模型（100 棵樹）進行訓練，再透過 classification_report 評估分類效能。模型在測試集上達到 94% 的整體準確率，類別 0 與 1 的 precision、recall、F1-score 均高於 0.93，分類效果平衡且穩定，且類別樣本數分布合理，無明顯偏倚，展現出良好的模型辨識能力與泛化效果。
________________________________________
📈 五、房價預測專案評估指標
評估指標 V.S 解釋
MAE（Mean Absolute Error） V.S 預測值與實際價格差距的平均
RMSE（Root Mean Squared Error） V.S 懲罰大誤差，強調模型穩定性
R²（決定係數） V.S 模型解釋變異的能力，越接近 1 越好
________________________________________
🎯 六、專案進階強化方向
✅ 加入地理位置座標（經緯度）進行空間特徵建模
✅ 引入房市歷史成交數據做時序分析
✅ 加入外部數據，如學區排名、捷運距離等，提升預測精度
________________________________________
📌 七、產業應用價值
✅ 取代人工經驗估價，效率大幅提升
✅ 作為房地產交易決策輔助工具
✅ 可應用於「租金預測」、「裝潢預算預測」等延伸場景
________________________________________
✅ 八、總結金句：
🏠 未來若有房價預測模型: 讓買賣雙方「心中有底」，提升決策效率與交易信心！
________________________________________
