TWDS-HousePrice-Predict

一、專案介紹

台灣房價預測網站。

Demo

二、使用專案

1. 下載本專案

git clone https://github.com/Cobra30621/HousePrice-Predict-Website

2. 下載requirements套件

pip install -r requirements.txt

3. 下載地圖繪製套件 geopandas

• 下載較為複雜，Window 版可以參考以下文章
  • geopandas安装心得（win10）
  • Geopandas Installation— the easy way for Windows!
• Dependencies of geopandas [https://geopandas.org/en/stable/getting_started/install.html]
  • numpy
  • pandas (version 1.0+)
  • shapely (also depends on GEOS; version 1.7+)

    python -m pip install GEOS
    

    python -m pip install shapely
    

  • pyproj (also depends on PROJ; version 2.6.1+)

    python -m pip install PROJ
    

    python -m pip install pyproj
    

  • packaging

    python -m pip install packaging
    

  • fiona (also depends on GDAL; verion 1.11-2.4 ! GDAL version 3 is not suppoirted by fiona yet)
    • install gdal according to your python version
    • cd to the directory of your gdal file
    • python -m pip install path-to-wheel-file.whl
    • python -m pip install fiona

4. 啟動網頁

streamlit run app.py       

5. 單坪房價改成更準的模型

• 前往One Drive 下載 model_unit.pkl
• 將model_unit.pkl放入資料夾model/LGBM_0704
• 將app.py第22行use_unit_model = False # 使否使用Unit模型修成use_unit_model = True # 使否使用Unit模型。

三、更新專案

1.換模型

• 將新模型放入model資料夾中
• 將app.py 的 model_path，改成新模型的路徑
• 如果使用別的模型(非LGBM)，將app.py中的loadModel()改成新模型的讀取方式
• 改輸入 : 撰寫中

四、相關資料

1.網站

• 使用套件: Streamlit
  • Streamlit是什麼?-Streamlit入門(1)
  • Streamlit官網教學