python房价预测模型

房价预测是机器学习中的一个典型问题，Python提供了丰富的机器学习库和工具来解决这个问题。以下是一些常用的Python机器学习库：

1. Scikit-learn：一个非常流行的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，包括回归、分类、聚类、降维等。

2. Pandas：一个数据分析库，提供了灵活的数据结构和数据处理工具，方便进行数据清洗和特征工程。

3. Numpy：一个用于科学计算的库，提供了高效的数组操作和数学函数。

下面是一个简单的房价预测模型的代码示例：

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

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

# 特征工程
X = data.drop('Price', axis=1)
y = data['Price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

在这个例子中，我们使用了一个简单的线性回归模型来预测房价。首先，我们读取了一个CSV文件，然后进行了特征工程，将特征和目标分开，并将数据分为训练集和测试集。接着，我们建立了一个线性回归模型，并使用训练集数据拟合模型。最后，我们使用测试集数据进行预测，并计算预测结果的准确率。