综上所述，基于人工智能的房地产市场分析与预测方法可以通过数据采集、特征选择、机器学习、地理信息分析、大数据分析等技术手段，对房地产市场进行全面而准确的分析和预测。
基于人工智能的房地产市场分析与预测方法主要利用机器学习和数据挖掘等人工智能技术，对房地产市场进行数据分析和趋势预测。以下是一些常用的方法：
1. 数据采集和清洗：通过爬虫等方式，采集房地产市场相关的数据，如房价、租金、面积、地理位置等。同时，清洗和处理这些数据，使其达到可用状态。
2. 特征选择和提取：对采集到的数据进行特征选择和提取，选择与房地产市场相关的特征，如房屋特点、周边环境特点等，同时利用技术手段提取出更高级别的特征，如地区特征、经济指标特征等。
3. 模型训练和预测：利用机器学习算法，如回归算法、分类算法等，对数据进行训练，并预测未来房价、租金等市场走势。常用的算法包括线性回归、决策树、支持向量机、深度学习等。
4. 地理信息系统（GIS）分析：将地理位置作为一个重要的变量，结合地图数据和房地产市场数据，进行地理分析，如挖掘不同地区的房地产市场差异，预测未来的热门区域等。
5. 基于大数据的市场情报分析：利用大数据分析技术，对房地产市场中的海量数据进行挖掘和分析，发现市场的潜在趋势和规律，为投资者、开发商等提供决策支持。
6. 自然语言处理和情感分析：利用自然语言处理技术，对房地产市场相关的新闻、社交媒体等文本数据进行情感分析，了解公众对房地产市场的态度和舆情，为决策者提供参考。
综上所述，基于人工智能的房地产市场分析与预测方法可以通过数据采集、特征选择、机器学习、地理信息分析、大数据分析等技术手段，对房地产市场进行全面而准确的分析和预测。这些方法不仅能够帮助投资者和开发商做出更明智的决策，也有助于政府、金融机构等相关部门进行市场监管和政策制定。