房价预测算法分享
以下是一个用于预测房价的简单代码示例：
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 提取特征和目标变量
X = data.drop('房价', axis=1)
y = data['房价']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()
# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('模型的均方误差为:', mse)
这段代码利用线性回归模型对房价进行预测，通过均方误差评估模型的性能。
文件大小：163.65KB
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