机器学习课设房价预测代码

根据提供的引用内容，我无法直接提供机器学习课设房价预测的代码。但是，我可以为您提供一个基本的机器学习房价预测的代码框架，供您参考和学习。

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('房价数据集.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop('房价', axis=1)
y = data['房价']

# 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)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

请注意，上述代码仅为一个基本的示例，实际的机器学习房价预测代码可能需要更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。您可以根据具体的需求和数据集进行相应的修改和扩展。