用pycharm写一个加利福尼亚线性回归模型

在PyCharm中编写一个加州房价线性回归模型，我们可以使用Python的scikit-learn库，它是一个强大的机器学习工具包。下面是一个简单的步骤说明：

首先，确保已安装了必要的库，包括`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`。如果没有，可以使用pip安装：

pip install pandas numpy scikit-learn

然后，按照以下步骤创建一个简单线性回归模型：

1. 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, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载数据集（这里假设是从CSV文件加载`california_housing.csv`）：

url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/california-housing.csv"
data = pd.read_csv(url)

3. 数据预处理：将数据分为特征（X）和目标变量（y），并将其划分为训练集和测试集：

X = data.drop("median_house_value", axis=1) # 假设"median_house_value"为目标变量
y = data["median_house_value"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练线性回归模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 预测并评估模型性能：

y_pred = model.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(f"MSE: {mse}, R^2 Score: {r2}")

6. 可视化结果（如果需要）：

plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual Values')
plt.ylabel('Predicted Values')
plt.title('California Housing Regression Model')
plt.show()