机器学习多元线性回归二手房

多元线性回归是一种机器学习模型，可以用于预测二手房的价格。它通过使用房屋的各种特征（如面积、房间数量、地段等）来建立一个线性方程，从而预测房价。下面是一个使用多元线性回归预测二手房价格的示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('广州二手房数据.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data[['面积', '房间数量', '地段']]
y = data['价格']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测房价
new_data = pd.DataFrame({'面积': [100], '房间数量': [3], '地段': [1]})
predicted_price = model.predict(new_data)

print("预测的房价为：", predicted_price)

在这个示例中，我们首先使用pandas库读取了广州二手房数据。然后，我们从数据中提取了面积、房间数量和地段这三个特征作为自变量X，将价格作为因变量y。接下来，我们使用LinearRegression类创建了一个线性回归模型，并使用fit()方法拟合了模型。最后，我们使用新的数据进行预测，并打印出预测的房价。