南昌租房价格预测系统：Flask+Bootstrap+机器学习实现

系统涵盖了四个主要功能模块，分别负责用户登录注册、机器学习模型训练、租房价格预测以及展示房价信息。本系统使用了Python编程语言，并且涉及到数据分析、数据预处理、模型训练与评估、以及Web开发等多个知识点。" 知识点详细说明如下： 1. Flask框架：Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架，它被广泛用于构建Web应用和微服务。在本项目中，Flask负责搭建后端服务，处理HTTP请求，与前端进行数据交互，并实现用户登录注册、模型训练结果的提供、价格预测等后端逻辑。 2. Bootstrap前端框架：Bootstrap是一个流行的前端框架，它提供了丰富的界面组件和布局工具，允许开发者快速创建响应式和移动优先的网页。在本系统中，Bootstrap用于美化前端界面，提升用户体验。 3. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过经验自我改进。本项目的机器学习模块负责处理南昌市的租房数据，通过训练模型来预测租房价格。系统使用了数据预处理、特征选择、模型选择、训练与测试等机器学习基本步骤。 4. 登录注册模块：这个模块是Web应用的基础，用于管理用户身份。在这个系统中，用户可以通过注册模块创建新账户，并通过登录模块访问系统服务，如租房价格预测。这个模块需要处理用户信息的存储和验证。 5. 训练模型模块：在本系统中，训练模块使用南昌市的租房数据集（可能是lianjia.csv文件）来训练机器学习模型。这涉及到选择合适的算法（如线性回归、决策树、随机森林等）、数据预处理、特征工程、模型调参等步骤。 6. 预测价格模块：用户在使用系统时，可以输入特定的租房条件，系统会调用训练好的模型来预测价格。这一模块需要将用户的输入通过后端处理，然后利用机器学习模型给出预测结果。 7. 查看房价信息模块：此模块为用户提供查看历史房价信息的功能。用户可以浏览不同区域、不同条件下的租房价格，此模块可能还会包含数据的可视化展示。 文件名称列表解析： - lianjia.csv：可能包含南昌市的租房数据集，用于训练和预测。 - password.csv：可能用于存储用户密码等敏感信息。 - 代码.ipynb：是一个Jupyter Notebook文件，可能包含了数据分析、模型训练等交互式编程的内容。 - model.pkl：是保存训练好的机器学习模型的文件，通常使用pickle序列化存储。 - manager.py：可能是用来管理整个系统的脚本或模块，负责后端逻辑的组织和执行。 - templates：包含了HTML模板文件，这些模板在Flask应用中被用来构建网页前端。 - .idea：可能包含了与开发环境相关的配置文件，如IntelliJ IDEA编辑器的配置。 - __pycache__：包含了Python编译后的缓存文件，通常用于加快文件载入速度。 - static：在Flask应用中，static文件夹存放了静态文件，如CSS、JavaScript和图片等，这些文件在前端页面中被引用。 - .ipynb_checkpoints：是Jupyter Notebook的自动保存检查点文件夹。 以上知识点和文件名称列表为南昌市租房价格预测系统的主要构成和技术细节。