基于线性回归的房价预测机器学习 美国金县

基于线性回归的房价预测机器学习是一种利用历史房屋销售和房屋基本信息等数据，通过线性回归模型来预测未来房价的方法。下面是基于线性回归的房价预测机器学习的步骤：

1. 收集数据：从引用中收集2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息数据。

2. 准备数据：对数据进行清洗和预处理，包括去除缺失值、异常值和重复值等。

3. 分析数据：对数据进行可视化分析，包括绘制散点图、直方图和箱线图等，以了解数据的分布和特征。

4. 训练模型：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集数据训练线性回归模型，并对测试集数据进行预测和评估。

5. 评估模型：使用均方误差（MSE）和决定系数（R²）等指标对模型进行评估，以确定模型的准确性和可靠性。

6. 使用模型：使用训练好的模型对未来的房价进行预测。

下面是一个基于Python的线性回归模型的实现示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

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

# 数据预处理
data = data.drop(['id', 'date', 'zipcode', 'lat', 'long'], axis=1)
data = data.dropna()
X = data.drop(['price'], axis=1)
y = data['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=0)

# 训练模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()