python回归分析房屋

根据提供的引用内容，以下是使用Python进行房屋回归分析的示例：

# 引用所需的库和模块
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.metrics import mean_squared_error

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

# 提取特征和目标变量
X = data[['area', 'bedrooms', 'bathrooms']]
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=42)

# 创建线性回归模型并拟合训练集
linear_reg = LinearRegression()
linear_reg.fit(X_train, y_train)

# 创建多项式回归模型并拟合训练集
poly_reg = PolynomialFeatures(degree=2)
X_train_poly = poly_reg.fit_transform(X_train)
poly_reg.fit(X_train_poly, y_train)
linear_reg_poly = LinearRegression()
linear_reg_poly.fit(X_train_poly, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred_linear = linear_reg.predict(X_test)
X_test_poly = poly_reg.transform(X_test)
y_pred_poly = linear_reg_poly.predict(X_test_poly)

# 计算均方误差
mse_linear = mean_squared_error(y_test, y_pred_linear)
mse_poly = mean_squared_error(y_test, y_pred_poly)

# 输出结果
print("线性回归模型的均方误差：", mse_linear)
print("多项式回归模型的均方误差：", mse_poly)

请注意，上述代码是一个示例，具体的数据集和特征可能需要根据实际情况进行调整。此外，根据引用中提到的bug，可能需要进一步调试和解决。