实现二手房房价预测的交叉验证代码

以下是一个简单的二手房房价预测交叉验证的代码示例，使用的是线性回归模型：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split

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

# 特征选择
X = data[['area', 'room_num', 'floor']]
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=42)

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 交叉验证
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5) # 5折交叉验证
print('交叉验证得分:', scores.mean())

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估
score = model.score(X_test, y_test)
print('测试集得分:', score)

其中，'house_price.csv'是包含二手房房价数据的csv文件，特征选择部分选取了面积、房间数量和楼层等特征。使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用LinearRegression函数定义线性回归模型。接着，使用cross_val_score函数进行交叉验证，得到模型的平均得分。最后，对整个训练集进行训练，并对测试集进行预测和评估。