基于加利福利亚州的房价数据集预测房价，给出kaggle比赛的完整python代码

以下是基于加利福利亚州的房价数据集预测房价的完整Python代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

# 数据预处理
data = data.dropna()
X = data.drop(['median_house_value'], axis=1)
y = data['median_house_value']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 模型训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 模型评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

# 可视化
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.2)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

我们首先导入必要的库，然后读取数据集并进行数据预处理。我们使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集，然后使用`LinearRegression`模型进行训练和预测。最后，我们使用`mean_squared_error`函数计算均方根误差（RMSE）并将结果可视化。