房价预测python代码

房价预测是房地产领域非常重要的一个问题，利用机器学习算法预测房价已经成为了一个热门的研究领域。Python是一种流行的编程语言，也是机器学习领域中最常用的语言之一。因此，Python代码被广泛应用于房价预测模型的开发。

编写房价预测Python代码，首先需要准备房价数据集。通常，使用的数据集包含房屋的不同特征如位置、平方英尺、卧室数、浴室数、建筑年份等，以及房价值作为标签。在这个模型中，我们将使用线性回归算法来建立模型并预测房价。

下面是一个简单的房价预测Python代码案例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

# 特征选择
X = data[['sqft', 'bedrooms', 'bathrooms', 'age']]
y = data['price']

# 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=0)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean squared error: ', mse)

在这个代码案例中，我们首先导入必要的库，然后使用pandas库读取housing.csv数据集。接下来，我们选择了四个特征(sqft, bedrooms, bathrooms, age)来作为X特征矩阵，从数据集里取出房价值作为y标签。然后，我们使用train_test_split方法将数据集划分成训练集和测试集，比例为80:20。接着，我们建立了一个线性回归模型，并用训练集训练模型。最终，我们用测试集进行预测，并用mean_squared_error方法计算均方误差。

以上面的代码为例，通过加入更多的特征、采用其他的机器学习算法等，可以进一步提升房价预测模型的准确性。