Анализ рынка недвижимости методом случайного леса

scrapy startproject tutorial

import scrapy

def extract_item_content(item, selection_expression, skip_chars=None):
    content = item.css(selection_expression).extract_first()
    if skip_chars and content:
        return content.strip(skip_chars)
    return content

class TvojaStolicaSpider(scrapy.Spider):
    name = "t-s"
    start_urls = ['http://www.t-s.by/buy/flats/']

    def parse(self, response):
        for item in response.css('ul.apart_body li.apart_item'):
            details_page_url = extract_item_content(item, 'div.item_descr h4 a::attr(href)')
            yield response.follow(details_page_url, callback=self.parse_details)

        next_page = response.css('li.arr a.page-lnk::attr(href)').extract_first()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, callback=self.parse)

    def parse_details(self, response):
        params = {}
        for item in response.css('ul.about_params li.about_param'):
            key = item.css('div.param_name::text').extract_first()
            value = extract_item_content(item, 'div.param_descr::text', 'nt ')

            if key == u'Микрорайон':
                value = extract_item_content(item, 'div.param_descr a::text', 't')

            params[key] = value

        params[u'Цена'] = response.css('div.about_price_ye::text').extract_first()
        params[u'Описание'] = response.css('div.about_descr p::text').extract_first()
        return params

Добавили параметр в settings.py:

FEED_EXPORT_ENCODING = 'utf-8'

Командой

scrapy crawl t-s -o result.json

где t-s — имя "паука", а result.json — выходной файл.

В соответствии с документацией, "в силу исторических причин" spyder дописывает в конец существующего файла при каждом запуске вместо пересоздания нового. Поэтому если хотим каждый раз пересоздавать файл — можно сделать так:

scrapy crawl t-s -t json --nolog -o - > result.json

но лишимся логов в консоли.

import json
import pandas as pd
import numpy as np

with open('result.json') as data_file:    
    data = json.load(data_file)

df = pd.io.json.json_normalize(data)

# Изменяем максимальное кол-во отображаемых строк и столбцов:
pd.set_option('display.max_columns', 200)
pd.set_option('display.max_rows', 25)

df.shape

df.index = df[u'Код объекта'].apply(pd.to_numeric)
del df[u'Код объекта']

df.ix[818272]

df.ix[818272][{u'Адрес',u'Цена',u'Этаж / Этажность'}]

df.columns

df[u'Город'].value_counts()[:10]

df = df[df[u'Город'] == u'Минск']
del df[u'Город']

В итоговой модели этот столбец использоваться не будет, решено полагаться на реальные параметры квартиры, а не ее субъективное описание владельцем/риелтором

Содержит название улицы и номер дома, в итоговой модели не используется, локация влиять на цену будет посредством столбцов 'Район' и 'Микрорайон'

df[u'Балкон'].fillna(u'нету', inplace=True)
df[u'Балкон'].value_counts()

лоджия застекленная              167
балкон застекленный               62
2 лоджии застекленные             37
нету                              36
балкон                            28
лоджия                             8
2 балкона застекленные             5
2 лоджии                           3
лоджия застекленная + вагонка      3
3лз                                3
3л                                 1
балкон застекленный + вагонка      1

Сократим разнообразие значений в столбце:

def common_converter(mapping, param):
    if param in mapping:
        return mapping[param]
    return param

balcony_mapping = {
        u'балкон застекленный':u'балкон',
        u'лоджия застекленная':u'лоджия',
        u'лоджия застекленная + вагонка':u'лоджия',
        u'балкон застекленный + вагонка':u'балкон',
        u'2 балкона застекленные':u'2 балкона',
        u'2 лоджии застекленные':u'2 лоджии',
        u'3лз':u'3 лоджии',
        u'3л':u'3 лоджии'        
    }

df[u'Балкон'] = df[u'Балкон'].map(lambda x: common_converter(balcony_mapping, x))
df[u'Балкон'].value_counts()

лоджия       178
балкон        91
2 лоджии      40
нету          36
2 балкона      5
3 лоджии       4

df[u'Ближайшее метро'].fillna(u'нету', inplace=True)
df[u'Ближайшее метро'].value_counts()

нету                         156
Уручье                        22
Каменная горка                21
Грушевка                      18
Кунцевщина                    16
Академия наук                 13
Спортивная                    10
Могилевская                   10
Малиновка                     10
Победы пл.                    10
Якуба Коласа пл.               9
Восток                         6
                            ... 
Пушкинская                     5
Петровщина                     5
Молодежная                     4
Парк Челюскинцев               4
Пролетарская                   3
Купаловская (Октябрьская)      3
Московская                     3
Михалово                       2
Тракторный завод               2
Первомайская                   2
Фрунзенская                    2
Немига                         1

Закономерно: в Уручье и Грушевке много новостроек, а в районе Каменной горки и Кунцевщины не так давно строилось много льготного жилья, которое продают теперь уже нельготники :)

# Вместо данных столбцов введем другие: 'Лет дому' и 'Лет с последнего ремонта':
df[u'Год постройки'] = df[u'Год постройки'].apply(pd.to_numeric)
df[u'Год капитального ремонта'] = df[u'Год капитального ремонта'].apply(pd.to_numeric)

import datetime
current_year = datetime.datetime.now().year

def years_from_last_repair(row):
    if row[u'Год капитального ремонта'] == 0:
        row[u'Год капитального ремонта'] = row[u'Год постройки']
    return current_year - row[u'Год капитального ремонта']

df[u'Лет дому'] = df[u'Год постройки'].map(lambda x: current_year - x)
df[u'Лет с момента ремонта'] = df.apply(lambda row: years_from_last_repair(row), axis=1)
df[u'Был капремонт'] = df[u'Год капитального ремонта']!=0

# Исходные два столбца удаляем:
df.drop({u'Год постройки', u'Год капитального ремонта'}, axis=1, inplace=True)

df[u'Комнаты'].value_counts()

1/1    106
2/2    101
3/3     85
4/4     14
3/2     11
3/1      9
2/1      7
2        6
3        4
4/1      3
4        2
4/3      2
6/6      1
4/2      1
5/5      1
1/2      1

Если в этом столбце первое число меньше второго — то это продается комната, а не квартира. Отбрасываем такие записи:

df = df[df[u'Комнаты'] != '1/2']

# Выделяем кол-во комнат:
df[u'Комнаты'] = df[u'Комнаты'].map(lambda x: x if x.find('/') == -1 else x.split('/')[0])
df[u'Комнаты'] = df[u'Комнаты'].apply(pd.to_numeric)
df[u'Комнаты'].value_counts()

2    114
3    109
1    106
4     22
6      1
5      1

— больше всего продается 2,3,1-комнатных

# Среднее кол-во комнат:
np.mean(df[u'Комнаты'])

2.1529745042492916

df[u'Материал стен'].value_counts()

панельный            160
кирпичный            100
каркасно-блочный      37
блок-комнаты          21
силикатно-блочный     19
монолитный            16

— здесь все в порядке, пропусков нет

df[u'Район'].value_counts()

Фрунзенский район     85
Первомайский район    55
Московский район      52
Ленинский район       36
Заводской район       34
Советский район       28
Центральный район     26
Октябрьский район     21
Партизанский район    16

— указан у всех записей

df[u'Микрорайон'].value_counts()

Малиновка                                                  18
Уручье                                                     18
Серебрянка                                                 17
Сухарево                                                   17
Р.Люксембург, К.Либкнехта                                  15
Кунцевщина                                                 13
Ангарская                                                  11
Чижовка                                                    10
Червякова, Шевченко                                        10
Каменная горка                                              9
Пушкина, Глебки, Притыцкого, Ольшевского, Кальварийская     9
Масюковщина                                                 9
                                                           ..
Дружба, Брилевичи                                           2
Тракторный Завод                                            2
Кижеватова, Асаналиева                                      2
Дзержинского, Хмелевского, Щорса                            2
Ванеева, Партизанский                                       1
Сельхоз посёлок                                             1
Район ДК "МАЗ"                                              1
Седых, Тикоцкого                                            1
Багратиона, Менделеева, Уральская                           1
Сосны                                                       1
Немига, Короля                                              1
Веснянка                                                    1

# Заменим пропущенные значения строкой 'Не указан':
df[u'Микрорайон'].fillna(u'Не указан', inplace=True)

df[u'Общая площадь'] = df[u'Площади'].map(lambda x: float(x.split(' / ')[0]))
df[u'Жилая площадь'] = df[u'Площади'].map(lambda x: float(x.split(' / ')[1]))
df[u'Площадь кухни'] = df[u'Площади'].map(lambda x: float(x.split(' / ')[2]))

# Удаляем столбец 'Площади':
df = df.drop(u'Площади', axis=1)

# Среднияя площадь типичной квартиры на рынке
np.mean(df[u'Общая площадь']), np.mean(df[u'Жилая площадь']), np.mean(df[u'Площадь кухни'])

(60.66762039660057, 35.14807365439093, 8.711161473087818)

df[u'Полы'].value_counts()

ламинированые        105
линолеум             104
паркет                55
деревянные            36
ДСП                    3
ковровое покрытие      2

df[u'Полы'].fillna(u'Не указано', inplace=True)

При помощи

df[df[u'Санузел'].isnull()]

находим один дом, в котором судя по всему санузла действительно нету, его функции выполняет здание на улице рядом. Дом 1949го года, без капремонта, неинтересен, поэтому отбрасываем его:

df.drop(821155, inplace=True)

toilet_mapping = {
    u'2 сан.узла':u'раздельный',
    u'3 сан.узла':u'раздельный'
    }

df[u'Санузел'] = df[u'Санузел'].map(lambda x: common_converter(toilet_mapping, x))
df[u'Санузел'].value_counts()

раздельный     268
совмещенный     84

df[u'Телефон'].value_counts()

есть          273
нет            78
2 телефона      1

df[u'Телефон'] = df[u'Телефон'].map(lambda x: common_converter({u'2 телефона':u'есть'}, x))

df[u'Тип дома'].value_counts()

новостройка         78
стандартные         49
улучшеный проект    45
брежневка           29
хрущевка            21
сталинка            19
чешский проект      13

df[u'Тип дома'].fillna(u'не указан', inplace=True)

df[u'Условия продажи'].value_counts()

чистая продажа          234
подбираются варианты     57
обмен                     7
обмен - разъезд           1

df[u'Условия продажи'].fillna(u'не указан', inplace=True)
df[u'Условия продажи'] = df[u'Условия продажи'].map(lambda x: common_converter({u'обмен - разъезд':u'обмен'}, x))

# Очищаем столбец 'price' и приводим к числовому:
# u'12 000 у. е. somestring' -> u'12 000' -> u'12000' -> 12000.0
df[u'Цена'] = df[u'Цена'].map(lambda x: float(x[:x.find(u' у. е.')].replace(' ','')))

%matplotlib inline
import seaborn as sns

# Распределение квартир по цене:
sns.distplot(df[u'Цена']/1000);

# Квартир в правой части "хвоста" распределения слишком мало.
# Ограничим выборку только квартирами стоимостью ниже некого порога, скажем 150 тыс у.е.:
df = df[df[u'Цена'] < 150000]

Позже выяснилось, что среди данных есть также записи, соответствующие комнатам, а не квартирам. Поэтому было решено отбросить записи с ультранизкой ценой. В качестве порога было выбрано значение 35 тыс у.е.:

df[df[u'Цена'] < 35000][u'Описание']

Код объекта
818272    Комната в трехкомнатной квартире в микрорайоне...
822608    Две комнаты в трехкомнатной квартире. Стеклопа...
847586    Однокомнатная квартира в кирпичном доме. Комна...
844689    Дом находится в микрорайоне с хорошо развитой ...
834349     Однокомнатная квартира по привлекательной цен...
836501    Комната 17.6 метра в двухкомнатной квартире с ...
787265    Две комнаты 16 и 8.8 м2 (46/100 доли) в четыре...
777826    27/100 доли в четырёхкомнатной квартире. В пра...
829281    Комната с балконом в трехкомнатной квартире. О...
846239    1-на комнатная квартира на 4-ом этаже 5-ти эта...
830075    Кирпичный дом в Центральном районе. В квартире...

— видим, что здесь действительно либо комнаты, либо 'кирпичный дом', что не является целью нашего анализа

# Оставляем только квартиры стоимостью выше порога:
df = df[df[u'Цена'] > 35000]

# Распределение квартир теперь выглядит так:
sns.distplot(df[u'Цена']/1000);

При помощи

df[df[u'Этаж / Этажность'].isnull()]

убеждаемся, что для одной из квартир этаж не указан. Судя из того, что тип дома — чешский, этажей в доме 9. Этаж укажем в середине дома, т.к. судя цене в 52 тыс. он не крайний:

df.loc[df[u'Этаж / Этажность'].isnull(), u'Этаж / Этажность'] = u'5/9'

df.ix[847125]

Адрес                                                     Одинцова ул., 69
Балкон                                                            2 лоджии
Ближайшее метро                                             Каменная горка
Комнаты                                                                  1
Материал стен                                                    кирпичный
Микрорайон                                                       Не указан
Описание                 Однокомнатная квартира в кирпичном доме 1995 г...
Полы                                                                паркет
Район                                                    Фрунзенский район
Санузел                                                         раздельный
Телефон                                                                нет
Тип дома                                                    чешский проект
Условия продажи                                             чистая продажа
Цена                                                                 52000
Этаж / Этажность                                                       5/9
Лет дому                                                                22
Лет с момента ремонта                                                   22
Был капремонт                                                        False
Общая площадь                                                         43.9
Жилая площадь                                                         18.3
Площадь кухни                                                          8.8

df[u'Этаж'] = df[u'Этаж / Этажность'].map(lambda x: int(x.split('/')[0]))
df[u'Этажность'] = df[u'Этаж / Этажность'].map(lambda x: int(x.split('/')[1]))

df[u'Этаж'].value_counts()

2     53
5     43
1     36
4     36
3     31
9     24
7     22
6     21
8     19
12     8
10     6
11     6
19     5
18     5
14     3
17     3
16     2
13     1
20     1

sns.distplot(df[u'Этаж'], kde=False, bins=20);

— Преобладают квартиры на нижних этажах по 5й

df[u'Этажность'].value_counts()

9     128
5      59
12     25
19     25
10     20
4      16
20     10
2       7
7       6
16      5
13      4
14      3
8       3
3       3
11      2
21      2
24      1
15      1
17      1
18      1
6       1
22      1
25      1

sns.distplot(df[u'Этажность'], kde=False);

— больше всего квартир в 9 и 5-этажках

np.median(df[u'Этаж']), np.median(df[u'Этажность'])

(5.0, 9.0)

— т.е. в среднем квартира расположена на 5 этаже 9-этажного дома

df[u'Первый этаж'] = df[u'Этаж'].map(lambda x: 1 if x==1 else 0)

df[u'Первый этаж'].value_counts()

0    289
1     36

df[u'Последний этаж'] = df[u'Этаж / Этажность'].map(lambda x: 1 if x.split('/')[0] == x.split('/')[1] else 0)
df[u'Последний этаж'].value_counts()

0    276
1     49

# Удаляем столбец 'Этаж / Этажность':
df = df.drop(u'Этаж / Этажность', axis=1)

df.info()

Data columns (total 24 columns):
Адрес                    325 non-null object
Балкон                   325 non-null object
Ближайшее метро          325 non-null object
Комнаты                  325 non-null int64
Материал стен            325 non-null object
Микрорайон               325 non-null object
Описание                 322 non-null object
Полы                     325 non-null object
Район                    325 non-null object
Санузел                  325 non-null object
Телефон                  325 non-null object
Тип дома                 325 non-null object
Условия продажи          325 non-null object
Цена                     325 non-null float64
Лет дому                 325 non-null int64
Лет с момента ремонта    325 non-null int64
Был капремонт            325 non-null bool
Общая площадь            325 non-null float64
Жилая площадь            325 non-null float64
Площадь кухни            325 non-null float64
Этаж                     325 non-null int64
Этажность                325 non-null int64
Первый этаж              325 non-null int64
Последний этаж           325 non-null int64

X = df.drop({u'Цена', u'Описание', u'Адрес'}, axis=1)
Y = df[u'Цена']

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# Добавляет в DataFrame df новый столбец с именем column_name+'_le', содержащий номера категорий, 
# соответствующие столбцу column_name. Исходный столбец column_name удаляется
#
def encode_with_LabelEncoder(df, column_name):
    label_encoder = LabelEncoder()
    label_encoder.fit(df[column_name])
    df[column_name+'_le'] = label_encoder.transform(df[column_name])
    df.drop([column_name], axis=1, inplace=True)
    return label_encoder

# Кодирование с использованием ранее созданного LabelEncoder
#
def encode_with_existing_LabelEncoder(df, column_name, label_encoder):
    df[column_name+'_le'] = label_encoder.transform(df[column_name])
    df.drop([column_name], axis=1, inplace=True)

# Вначале кодирует столбец column_name при помощи LabelEncoder, потом добавляет в DataFrame df новые столбцы 
# с именами column_name=<категория_i>. Столбцы column_name и column_name+'_le' удаляются
# Usage: df, label_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(df, column_name)
#
def encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(df, column_name):
    le_encoder = encode_with_LabelEncoder(df, column_name)
    return perform_dummy_coding_and_delete_column(df, column_name, le_encoder), le_encoder

# То же, что предыдущий метод, но при помощи уже существующего LabelEncoder
#
def encode_with_OneHotEncoder_using_existing_LabelEncoder_and_delete_column(df, column_name, le_encoder):
    encode_with_existing_LabelEncoder(df, column_name, le_encoder)
    return perform_dummy_coding_and_delete_column(df, column_name, le_encoder)

# Реализует Dummy-кодирование
#
def perform_dummy_coding_and_delete_column(df, column_name, le_encoder):
    oh_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
    oh_features = oh_encoder.fit_transform(df[column_name+'_le'].values.reshape(-1,1))
    ohe_columns=[column_name + '=' + le_encoder.classes_[i] for i in range(oh_features.shape[1])]

    df.drop([column_name+'_le'], axis=1, inplace=True)

    df_with_features = pd.DataFrame(oh_features, columns=ohe_columns)
    df_with_features.index = df.index
    return pd.concat([df, df_with_features], axis=1)

phone_le_converter = encode_with_LabelEncoder(X,u'Телефон')
X, balcony_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Балкон')
X, metro_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Ближайшее метро')
X, wall_materials_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Материал стен')
X, ground_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Полы')
X, region_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Район')
X, subregion_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Микрорайон')
X, toilet_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Санузел')
X, house_type_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Тип дома')
X, sell_conditions_le_encoder = encode_with_OneHotEncoder_and_delete_column(X,u'Условия продажи')

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.cross_validation import KFold
from sklearn.cross_validation import cross_val_score

records_count = Y.count()
# Кросс-валидация по 5 блокам с перемешиванием
kf = KFold(n = records_count, n_folds=5, shuffle=True, random_state=1)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# Мерой качества выбрано среднеквадратичное отклонение
def determine_forest_quality(trees_count):
    clf = RandomForestRegressor(n_estimators = trees_count, random_state=1)
    return cross_val_score(clf, X, Y, scoring='r2', cv=kf).mean()

for k in range(1,75,5):
    quality = determine_forest_quality(k)
    print (k, quality)

clf = RandomForestRegressor(n_estimators = 51, random_state=1)
clf.fit(X, Y)

RandomForestRegressor(bootstrap=True, criterion='mse', max_depth=None,
           max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
           min_impurity_split=1e-07, min_samples_leaf=1,
           min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,
           n_estimators=51, n_jobs=1, oob_score=False, random_state=1,
           verbose=0, warm_start=False)

features = X.columns.values
importances = clf.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]

num_to_plot = 10
feature_indices = [ind+1 for ind in indices[:num_to_plot]]

for i in range(num_to_plot):
    print i, features[feature_indices[i]], round(importances[indices[i]],2)

predictions = pd.Series(clf.predict(X), index=Y.index)

res_info = pd.DataFrame(columns=[u'Ошибка,%',u'Ошибка,$',u'Цена м.кв.'])
for i in Y.index:
    error = Y[i] - predictions[i]
    rel_error = error/predictions[i]*100
    res_info.loc[i] = pd.Series({
            u'Ошибка,%':round(rel_error,1),
            u'Ошибка,$':int(error),
            u'Цена м.кв.':int(Y[i]/X[u'Общая площадь'][i])
    })

res_info.sort_values(by=u'Ошибка,%')[:5]

res_info.sort_values(by=u'Ошибка,%', ascending=False)[:5]