房价预测决策树交叉验证

决策树是一种常用的机器学习算法，可以用于回归和分类问题。在房价预测问题中，我们可以使用决策树回归模型来预测房价。为了避免过拟合，我们可以使用交叉验证来评估模型的性能。

以下是房价预测决策树交叉验证的步骤：

1. 导入必要的库和数据集。

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 导入数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
X = data.drop('SalePrice', axis=1)
y = data['SalePrice']

2. 创建决策树回归模型。

# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

3. 使用交叉验证评估模型性能。

# 使用交叉验证评估模型性能
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print('交叉验证得分：', scores.mean())

在上述代码中，我们使用了5折交叉验证来评估模型的性能。交叉验证得分越高，说明模型的性能越好。