python机器学习房价预测案例及代码

Python机器学习用于房价预测是一个常见的实践项目，我们通常会使用线性回归、决策树或者神经网络等算法。以下是一个简单的例子，使用sklearn库中的线性回归模型进行预测：

# 导入库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 加载数据（假设数据在CSV文件中）
url = "https://example.com/housing_data.csv"  # 替换为实际数据源
data = pd.read_csv(url)

# 数据预处理（清理缺失值，转换为数值型，编码分类变量等）
data.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行
data['bedrooms'] = data['bedrooms'].astype(int)  # 示例：假设bedrooms列是连续数值

# 分割数据为特征（X）和目标（y）
X = data[['area', 'floors', 'years_old', 'has_pool']]  # 假设这几个特征对房价有影响
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)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测房价
new_house = [[150, 6, 8, 0]]  # 新房特征
predicted_price = model.predict(new_house)

print(f"预测的150平方米、6层、8年的房子价格为: {predicted_price[0]:.2f}")

# 评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

这个例子仅展示了基本的房价预测过程，实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理和特征工程，同时可能尝试其他模型或集成学习方法。如果你有任何关于这个代码的问题或需要深入了解某一步骤，请告诉我，我会给出更多细节。