当今社会,房地产市场支撑着中国国民经济的快速发展,而住房租赁市场是庞大房地产市场的重要组成部分,市场发展空间较大,与房屋买卖市场共同决定我国房地产市场的健康平稳运行。截至目前,我国关于昆明市的住房租赁价格的研究较少,所以本文研究有助于弥补昆明市住房租赁价格的研究空缺,并为昆明市住房租赁市场的健康发展提出相关参考性意见。本文基于网络爬虫爬取房天下网站上昆明市主城区3000余租房信息,首先经过文本处理及Adaptive Lasso变量选择,筛选出主要影响住房租赁价格的7个指标,即住房是否是学区房、周围交通便利度、是否邻近地铁、房屋类型、房屋面积、周围购物便利度及生活便利度,然后运用特征价格模型和新型的数据挖掘模型如随机森林、支持向量机模型分别对昆明市主城区住房租赁价格进行分析研究,并运用十折交叉验证法分析得出随机森林模型评估住房租赁价格较好,最后运用随机森林模型对昆明市主城区住房租赁价格进行分析研究。研究表明,随机森林模型比多元线性回归方法进行模型评估的结果具有优越性。实证分析得出房屋面积对住房租赁价格影响最大,其次为购物情况、交通情况,影响程度最低的因素为房屋类型。本文对昆明市主城区住房租赁价格进行研究,不仅可以为昆明市住房租赁市场的各参与方提供参考,还可以为建立规范化的住房租赁体制和机制以及规范市场租赁行为提供建议,为形成一个完整的、健康的、运行有序的租赁市场提供有效参考,为昆明市的房产市场及城市规划发展提供参考性建议。