房屋预测在jupyter notebook中如何写代码

在jupyter notebook中编写房屋预测代码可以分为以下步骤：

1. 导入必要的库，如numpy、pandas、matplotlib等。

2. 读取数据集，可以使用pandas库中的read_csv函数。

3. 数据清洗和特征工程，包括缺失值处理、数据转换、特征选择等。

4. 将数据集分为训练集和测试集，可以使用sklearn库中的train_test_split函数。

5. 构建模型，选择适合的算法进行训练和测试，如线性回归、决策树、随机森林等。

6. 评估模型性能，使用相关指标进行评估，如均方误差、平均绝对误差等。

7. 可视化结果，使用matplotlib库绘制图表，展示模型结果。

下面是一个简单的房屋预测代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('housing.csv')

# 数据清洗和特征工程
data.dropna(inplace=True)
data['age'] = 2021 - data['year_built']
X = data[['sqft', 'beds', 'baths', 'age']]
y = data['price']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
print('R2:', r2)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test['sqft'], y_test, color='blue')
plt.plot(X_test['sqft'], y_pred, color='red', linewidth=2)
plt.title('Housing Price Prediction')
plt.xlabel('Square Feet')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

在jupyter notebook中运行代码时，可以使用shift+enter快捷键运行每一个代码块，可以看到代码执行的结果和可视化图表。