需要注意的是，人工智能模型的应用需要合理选择和建立适合的训练数据集，并对模型结果进行不断优化和改进，以提高预测的准确性和可靠性。
基于人工智能的房地产市场分析与预测方法包括以下几个方面：
1. 数据收集与整理：利用网络爬虫技术、数据采集工具等方式收集和整理相关的房地产市场数据，包括房价、成交量、租金、楼盘特征等。
2. 数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的质量。
3. 特征工程：根据收集到的数据，提取有用的特征，例如地理位置、房屋面积、周边配套设施等，以及对特征进行编码和转换，为后续建模做准备。
4. 模型选择与建立：根据预测目标的不同，选择适合的人工智能模型，如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等，构建房地产市场分析与预测模型。
5. 模型训练与优化：利用历史数据进行模型的训练，并通过交叉验证等方法优化模型的参数，提高预测模型的准确性和稳定性。
6. 预测与分析：利用训练好的模型对新的数据进行预测和分析，得出关于房地产市场的趋势、价格预测、投资建议等结果。
7. 结果可视化和解释：将预测结果以直观、易懂的方式进行可视化展示，并解释模型的预测原理和影响因素，以帮助用户理解和利用分析结果。
需要注意的是，人工智能模型的应用需要合理选择和建立适合的训练数据集，并对模型结果进行不断优化和改进，以提高预测的准确性和可靠性。同时，对于房地产市场的分析与预测，还需要综合考虑其他因素，如宏观经济环境、政策变化等，以获得更全面和准确的结果。