python代码实现房价预测

好的，首先我们需要准备一些房价数据，这些数据可以从房地产网站或者政府部门获取。然后，我们需要使用Python的机器学习库，如Scikit-learn，来训练模型。

具体来说，我们可以这样做：

1. 导入必要的库：

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

2. 读取数据并分割成训练集和测试集：

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

# 将特征和标签分开
X = data[['area', 'bedrooms']]
y = data['price']

# 将数据分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. 使用线性回归模型训练模型：

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

4. 使用测试集评估模型的性能：

# 使用测试集评估模型的性能
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型在测试集上的准确率为：{:.2f}'.format(score))

5. 使用模型进行预测：

# 输入新数据进行预测
area = 1000
bedrooms = 3
prediction = model.predict([[area, bedrooms]])
print('预测房价为：${:,.2f}'.format(prediction[0]))