python线性回归预测房价，实验内容：实现线性回归模型，预测房价。 输出结果： 1模型参数（权重和偏置）。 2测试集上的预测结果与实际房价的对比表。 3预测值与实际值的散点图，并绘制最佳拟合直线。 4计算并输出均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)。

Python中通过scikit-learn库可以方便地实现线性回归预测房价。下面是一个简单的步骤说明：

1. **模型参数**：
首先，我们需要导入所需的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`。假设我们有一个训练数据集df，包含特征列如'sqft_living'（平方英尺生活区）和目标变量'dprice'（房屋价格）。训练模型时，我们可以使用`LinearRegression()`类创建线性回归模型。训练得到的模型参数包括系数（weights，表示各特征对价格的影响程度）和截距（intercept，常数项），例如：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)
   coefficients = model.coef_
   intercept = model.intercept_

2. **测试集预测**：
使用训练好的模型对测试集进行预测，比如测试数据X_test，预测结果存储在`y_pred`中：

   y_pred = model.predict(X_test)

3. **对比表与散点图**：
可以将`y_pred`和`y_test`（真实的测试集价格）制作成表格比较，同时用matplotlib绘制散点图，横轴为真实价格，纵轴为预测价格：

   comparison_table = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})
   plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
   plt.plot(y_test, y_pred, color='red', linewidth=3)
   plt.xlabel('Actual Prices')
   plt.ylabel('Predicted Prices')

4. **评估指标**：
计算均方误差(MSE)或均方根误差(RMSE)：

   from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_squared_log_error

   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
   
   print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
   print(f"Root Mean Squared Error (RMSE): {rmse}")