使用numpy矩阵拟合房价

使用NumPy（一个强大的数学库）进行房价预测通常涉及线性回归或其他机器学习模型，因为房价受多种因素影响，如面积、地理位置、房屋年龄等，可以建模为一个多变量的问题。以下是基本步骤：

1. **数据准备**：
- 导入必要的库：`numpy`, `pandas`, 可能还需要`sklearn`里的`linear_model`模块。
- 加载房价数据集到Pandas DataFrame，包含特征列（如面积、年份等）和目标值（房价）。

2. **数据预处理**：
- 检查并处理缺失值、异常值，可能需要填充或删除。
- 特征工程：如果需要，对数值型特征归一化或标准化，对类别特征编码（例如独热编码）。

3. **创建numpy数组**：
- 将DataFrame转换成numpy数组，其中行代表样本，列代表特征和标签。

   features = np.array(df[['area', 'years_old', ...]])  # 根据实际情况选择特征
   target = np.array(df['price'])  # 目标房价

4. **划分训练集和测试集**：
- 使用如`train_test_split`函数将数据分为训练集和测试集。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2)

5. **构建线性回归模型**：
- 使用`LinearRegression`从`sklearn.linear_model`导入。

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()

6. **拟合模型**：
- 对于训练数据拟合模型。

   model.fit(X_train, y_train)

7. **预测**：
- 使用测试集进行预测。

   predictions = model.predict(X_test)

8. **评估**：
- 计算预测结果与实际值之间的差异，比如均方误差（MSE）、R^2分数等。