加州房价预测python
时间: 2023-11-15 16:00:34 浏览: 86
加州房价预测是一个基于线性回归模型的机器学习实验,使用了Python机器学习库scikit-learn(sklearn)来实现。该实验包含一个已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件,放到jupyter notebook根目录下即可运行。在该实验中,使用了scikit learn的方法来处理数据,例如使用SimpleImputer类来填充缺失值,使用CombinedAttributesAdder类来添加新的属性。通过这些方法,可以对数据进行预处理,然后使用线性回归模型来预测加州房价。
相关问题
加州房价预测 python
加州房价预测是使用Python进行的。在参考中,使用了pandas库读取了一个csv文件来获取房屋数据。然后,在引用的代码中,选择了预测目标为房屋价格的中位数。最后,使用了sklearn库中的DecisionTreeRegressor算法来进行建模。这个算法是一个决策树回归算法。通过使用这个模型,我们可以预测加州的房价。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python机器学习——加州房价](https://blog.csdn.net/CHOUPICAICAI/article/details/118771403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [加州房价预测-线性回归模型-python源码.zip](https://download.csdn.net/download/chinacqzgp/87134283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
加州房价预测+python
以下是使用Python进行加州房价预测的示例:
1. 加载和预处理数据集
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('加州房价数据集.csv')
# 数据预处理
X = data.drop('房价', axis=1) # 特征矩阵
y = data['房价'] # 目标变量
```
2. 使用线性回归模型
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 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)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
```
3. 使用梯度下降算法
```python
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
# 创建梯度下降模型
model = SGDRegressor()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
```
4. 使用岭回归算法
```python
from sklearn.linear_model import Ridge
# 创建岭回归模型
model = Ridge()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
```
5. 使用套索回归算法
```python
from sklearn.linear_model import Lasso
# 创建套索回归模型
model = Lasso()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
```
6. 使用弹性网回归算法
```python
from sklearn.linear_model import ElasticNet
# 创建弹性网回归模型
model = ElasticNet()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
```
根据评估结果,可以选择具有最佳性能的算法进行加州房价预测。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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