加利福尼亚房价预测python

对于加利福尼亚房价的预测，Python提供了许多强大的工具和库。以下是一个基本的预测房价的例子，使用了Python中的Scikit-learn库和线性回归模型：

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

# 加载数据集
data = pd.read_csv("california_housing.csv")

# 准备特征和标签
X = data.drop("median_house_value", axis=1)
y = data["median_house_value"]

# 数据集划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)

# 创建线性回归模型并进行训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测房价
y_pred = model.predict(X_test)

上述代码中，首先我们加载了一个包含房价数据的CSV文件。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练数据来训练线性回归模型。最后，我们使用测试数据来预测房价，并将结果存储在变量`y_pred`中。

请注意，这只是一个简单的例子，并且可能需要根据实际情况进行更多的特征工程、模型选择和参数调优等步骤来提高预测精度。