python多元线性回归房价预测代码

好的，Python中实现多元线性回归房价预测的代码如下：

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

# 读取数据集
df = pd.read_csv("house_prices.csv")

# 处理数据集，将目标变量和特征变量分开
X = df.drop(['price'], axis=1)
y = df['price']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立模型，拟合训练数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印模型评估指标，例如均方误差、决定系数等等
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
print('均方误差:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('决定系数:', r2_score(y_test, y_pred))

此代码使用了pandas、numpy、sklearn等库，其中包括数据读取、特征处理、模型建立与训练、模型评估等步骤。需要注意的是，代码中的“house_prices.csv”需要替换为你所使用的数据集文件名。