使用线性回归模型预测房屋价格jupyter notebook
时间: 2024-06-19 10:01:39 浏览: 5
线性回归模型是一种统计学方法,常用于预测数值型数据,如房价,它假设因变量(例如房价)和自变量(可能包括房屋面积、卧室数量、地理位置等)之间存在线性关系。在Jupyter Notebook中使用线性回归,你可以按照以下步骤进行:
1. 导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 加载数据集(假设有名为'housing_data.csv'的文件):
```python
data = pd.read_csv('housing_data.csv')
```
3. 数据预处理:
- 查看数据集的基本信息:`data.describe()`
- 探索特征之间的相关性:`data.corr()`
- 分割特征(自变量X)和目标变量(因变量y):
```python
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
```
4. 划分训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
5. 初始化并训练线性回归模型:
```python
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
6. 预测和评估:
```python
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}, R-squared: {r2}')
```
7. 可视化结果:
```python
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Prices')
plt.ylabel('Predicted Prices')
plt.title('Linear Regression Prediction')
plt.show()
```
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