编程实现基于多元线性回归的房价预测基于numpy和 pandas从零开始实现(标准方程法)

编程实现基于多元线性回归的房价预测可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库

import numpy as np
import pandas as pd

2. 读取数据集

data = pd.read_csv('house_data.csv')

3. 提取特征和目标变量

X = data[['特征1', '特征2', ...]] # 选择需要作为特征的列
y = data['房价'] # 目标变量

4. 添加偏置项

X['偏置项'] = 1

5. 计算最优参数

X = X.values # 将特征转换为数组形式
theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)

6. 进行预测

y_pred = X.dot(theta)

完整的代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

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

# 提取特征和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', ...]]
y = data['房价']

# 添加偏置项
X['偏置项'] = 1

# 计算最优参数
X = X.values
theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)

# 进行预测
y_pred = X.dot(theta)

请注意，以上代码是基于标准方程法实现多元线性回归的一个简化示例。实际应用中可能需要对数据进行预处理、特征选择、模型评估等其他步骤。