房价预测python机器学习
时间: 2023-06-23 17:37:22 浏览: 73
是的,你可以使用Python中的机器学习库来预测房价。一般来说,这个问题是一个回归问题,可以使用线性回归、决策树回归、随机森林回归等机器学习算法来解决。以下是一个使用Scikit-Learn库中的随机森林回归算法来预测房价的示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载房价数据集
data = pd.read_csv('house_price.csv')
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1), data['price'], test_size=0.2, random_state=0)
# 训练随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集房价
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的性能指标
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score
print('MAE:', mean_absolute_error(y_test, y_pred))
print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('R2 Score:', r2_score(y_test, y_pred))
```
在这个示例中,我们使用了Scikit-Learn库中的随机森林回归算法来训练模型,并使用训练后的模型来预测测试集中的房价。我们还计算了模型的一些性能指标,包括平均绝对误差、均方误差和R2得分。