二手房价格线性回归R语言

以下是使用R语言进行二手房价格线性回归的示例：

# 导入所需的包
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(caret)

# 读取数据
data <- read_csv("二手房数据.csv")

# 数据预处理
data <- data %>%
  select(-c(不相关的列)) %>%
  na.omit()

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$房屋单价, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 建立线性回归模型
model <- train(房屋单价 ~ ., data = trainData, method = "lm")

# 预测测试集的房屋单价
predictions <- predict(model, newdata = testData)

# 评估模型性能
rmse <- RMSE(predictions, testData$房屋单价)
r2 <- R2(predictions, testData$房屋单价)

# 输出结果
print(paste("RMSE:", rmse))
print(paste("R-squared:", r2))

相关问题

北京二手房房价影响因素分析r语言

北京二手房房价的影响因素有很多，包括但不限于以下几个方面：

1. 房屋面积：房屋面积是影响房价的重要因素之一，一般来说，房屋面积越大，房价越高。

2. 房屋位置：房屋位置也是影响房价的重要因素之一，比如在市中心或商业区的房屋，价格通常会高于偏远地区的房屋。

3. 房屋装修：房屋的装修程度也是影响房价的因素之一，一般来说，装修越好的房子，价格越高。

4. 土地价值：房屋所在的土地价值也是影响房价的因素之一，土地价值越高的地区，房价也越高。

5. 政策因素：政策因素也会对房价产生影响，比如购房政策、利率政策等。

以上是影响北京二手房房价的主要因素，可以使用R语言进行数据分析和建模，通过多元线性回归等模型对房价进行预测和分析。

生成预测北京市二手房房价的线性回归代码

下面是一份基于Python的简单线性回归代码，可以用来预测北京市二手房房价：

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

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

# 提取特征和标签
X = data[['area', 'room_num', 'living_room_num', 'bathroom_num']]
y = data['price']

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的性能指标
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
print('MSE:', mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))

其中，数据集应该包含以下列：房屋面积（area）、房间数量（room_num）、客厅数量（living_room_num）、卫生间数量（bathroom_num）和房价（price）。

注意：这是一个简单的线性回归模型，可能无法很好地预测北京市二手房房价，需要更多的特征和更复杂的模型来提高预测的准确性。