数据有面积,厅室,地区,价格,并且数据类型是object,处理导入的数据,书写随机森林进行预测房租的价格的python代码,对输入数据进行处理,输入房屋的面积,厅,室,地区的数据,出来预测的价格,并与实际价格做对比
时间: 2024-05-14 13:12:53 浏览: 17
首先,我们需要对数据进行处理,将object类型转换为数值类型,并将地区进行one-hot编码。假设我们已经完成了这些步骤,现在我们可以开始建立随机森林模型。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将特征和标签分开
X = data.drop('价格', axis=1)
y = data['价格']
# 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)
# 建立随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测房屋价格
area = 100 # 房屋面积
room = 2 # 房间数
hall = 1 # 客厅数
region = [0, 1, 0] # one-hot编码,表示该房屋位于第二个地区
price = rf.predict([[area, room, hall] + region])
print('预测的房屋价格为:', price[0])
# 计算模型的精度
score = rf.score(X_test, y_test)
print('模型的精度为:', score)
```
在这个示例中,我们使用了sklearn库中的RandomForestRegressor随机森林回归模型。我们首先将特征和标签分开,然后划分训练集和测试集。接着我们建立了一个包含100个决策树的随机森林模型,并使用fit方法对模型进行训练。最后,我们使用predict方法对一个房屋进行价格的预测,并计算了模型的精度。
请注意,上述代码仅为示例,实际数据可能需要进行更多的处理和调整,以获得更好的预测结果。
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