房地产是全球经济中最重要的部门之一，有助于创造财富，投资机会和城市发展。准确地预测房地产价格对各种利益相关者来说至关重要，包括寻求公平交易的购房者，投资者优化收益，开发人员计划新项目以及确保可持续市场实践的决策者。但是，由于影响财产价值的许多因素的相互作用，房地产价格预测本质上是复杂的。房地产价格的关键决定因素包括房地产特征（例如规模，房间数量和年龄），基于位置的特征（例如与学校接近，公共交通和商业区）以及外部经济状况（例如利率，通货膨胀和就业率）。此外，市场趋势，人口变化和政府政策在塑造财产价值方面起着关键作用。传统方法，例如享乐定价模型和基于评估的方法，通常无法解决这些变量之间的动态和非线性关系，从而导致准确性和可扩展性的限制。本研究着重于为房地产价格预测建立机器学习框架，利用涵盖属性功能，特定于位置的指标和宏观经济指标的全面数据集。主要目标是评估各种机器学习算法的性能，确定影响房地产价格的关键因素，并评估这些模型的现实世界适用性。的发现旨在使利益相关者能够使用准确的定价工具，提高市场透明度并支持不断发展的房地产景观中的战略决策。此外，该研究还讨论了在房地产中实施机器学习的挑战，例如数据质量，功能选择和模型可解释性。通过解决这些问题并展示高级预测分析的潜力，该项目有助于在房地产与数据科学的交集中不断增长的研究体系。