Knn算法进行房价预测代码并给出可视化代码

以下是基于Python的KNN算法进行房价预测的完整代码示例，并包括了可视化部分：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据集
data = np.genfromtxt('house_price.csv', delimiter=',', skip_header=1)
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
k = 5  # 选择K值
model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

# 可视化预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=2)
plt.xlabel('真实房价')
plt.ylabel('预测房价')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用numpy库读取CSV格式的房价数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们选择K=5来训练KNN模型，并使用均方误差评估模型的准确性。接着，我们使用matplotlib库绘制了真实房价与预测房价的散点图，并画出了一条对角线，用于表示真实房价与预测房价的一致性。最后，我们输出模型的均方误差，并展示了可视化结果。