用phtyon写代码预测广州房价

预测广州房价是一个典型的回归问题，可以使用Python中的机器学习库来构建预测模型。下面是一个使用线性回归算法的示例代码：

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

# 1. 数据准备
data = pd.read_csv('房价数据.csv')  # 读取房价数据，假设数据保存在'房价数据.csv'文件中
X = data.drop('房价', axis=1)  # 特征数据（去除目标变量）
y = data['房价']  # 目标变量

# 2. 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 3. 模型训练
model = LinearRegression()  # 初始化线性回归模型
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型

# 4. 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)  # 使用模型进行预测
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  # 计算均方误差
rmse = mse ** 0.5  # 计算均方根误差
print(f"均方根误差（RMSE）：{rmse}")

# 5. 模型应用
new_data = pd.DataFrame({'特征1': [value1], '特征2': [value2], ...})  # 新的特征数据
predicted_price = model.predict(new_data)  # 预测房价
print(f"预测的房价：{predicted_price}")

上述代码中，首先从'房价数据.csv'文件中读取房价数据，并将特征数据和目标变量分开。然后使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。接下来，初始化线性回归模型并使用训练集进行模型训练。

在模型评估阶段，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。

最后，可以使用新的特征数据来进行房价预测，通过调用`predict`方法得到预测结果。

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型优化等步骤，以提高预测效果。同时，确保提供的数据和特征与模型训练时使用的数据和特征保持一致。