人工智能房价预测代码
时间: 2023-08-06 10:14:32 浏览: 57
以下是一个简单的Python代码,用于使用线性回归模型预测房价。
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据集
data = pd.read_csv('housing.csv')
# 划分特征和标签
X = data.drop('MEDV', axis=1)
y = data['MEDV']
# 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)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的评分
from sklearn.metrics import r2_score
score = r2_score(y_test, y_pred)
print("R-squared:", score)
```
上述代码使用scikit-learn库中的LinearRegression类,通过线性回归模型训练数据集,并使用训练后的模型预测测试集。最后,计算模型的评分,使用R-squared作为评分标准。
相关问题
人工智能房价预测优化代码
房价预测是一个非常重要的问题,人工智能可以帮助我们更准确地预测房价。下面是一个基于Python的房价预测优化代码示例:
```
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 数据清洗和处理
data = data.drop(['Id', 'Alley', 'PoolQC', 'Fence', 'MiscFeature'], axis=1)
data = data.fillna(data.mean())
# 特征选择
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 线性回归模型训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 模型评估
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)
# 模型优化
# TODO:根据需要进行模型优化,比如特征工程、模型参数调整等
```
这段代码中,我们首先使用Pandas库读取了一个名为“house_prices.csv”的数据集,并进行了数据清洗和处理。然后,我们选择了所有的特征作为模型的输入,并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,我们使用Sklearn库中的LinearRegression类训练了一个线性回归模型,并进行了模型评估。最后,我们留下了一个TODO,这里可以进行模型优化,比如特征工程、模型参数调整等,以提高预测的准确性。
人工智能网络模型设计房价预测代码
以下是一个基于多层感知器(Multilayer Perceptron)的房价预测模型的代码示例:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('housing.csv')
# 特征工程
X = data.drop(['MEDV'], axis=1)
y = data['MEDV']
# 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
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)
# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = mlp.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)
```
这个代码中使用了pandas库读取数据文件,sklearn库中的train_test_split函数划分训练集和测试集,MLPRegressor类建立多层感知器模型,并使用mean_squared_error函数计算均方误差。建议你根据实际情况调整模型参数,以提高预测准确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)