帮我写一个关于房价预测的代码
时间: 2023-08-20 10:14:33 浏览: 40
好的,以下是一个基于线性回归的房价预测代码:
```python
# 导入必要的库和数据集
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
dataset = pd.read_csv('housing.csv') # housing.csv是房价数据集
# 数据预处理,将数据集拆分为特征和标签
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
以上代码使用了Scikit-learn库中的线性回归算法来训练模型,并使用均方误差评估模型的准确性。可以根据需要进行调整或添加其他算法和特征。