使用决策树和随机森林探究影响房产销售的因素

import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.read_excel(r'/Users/fangluping/Desktop/望潮府.xlsx',encoding='utf_8_sig',
                  usecols=['销售状态','产品类型','户型','户型配置','预测建筑面积','表价总价','建面表单价','价格方案名称','调价幅度(%)'],
                  skipfooter=1)

#数据清洗
data.销售状态[data.销售状态=='未售']=0
data.销售状态[data.销售状态 !=0]=1
data['业态']=[x.split('-')[1] for x in data.产品类型.dropna()]
data.drop(['产品类型','价格方案名称'],axis=1,inplace=True)

#哑变量处理
dummy=pd.get_dummies(data[['户型','户型配置','业态']])

#水平合并data和哑变量数据集
data=pd.concat([data,dummy],axis=1)
data.drop(['户型','户型配置','业态'],axis=1,inplace=True)import pandas as pd
import numpy as np

data=pd.