Python波士顿二手房房价预测

在Python中，预测波士顿地区的二手房房价通常会使用机器学习方法，特别是线性回归、决策树、随机森林或神经网络等模型。这个过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据加载：使用Python的数据处理库pandas加载波士顿房价数据集（可以从sklearn.datasets导入`boston`对象）。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. 数据预处理：对数据进行清洗，可能包括处理缺失值、异常值，以及将类别特征编码为数值。

3. 特征选择：分析特征的相关性和重要性，选择用于建模的关键变量。

4. 划分数据集：通常将数据集划分为训练集和测试集，例如70%训练，30%测试。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3)

5. 创建并训练模型：选择合适的预测模型，比如线性回归、`LinearRegression` 或 `RandomForestRegressor`。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 预测与评估：用测试集数据进行预测，并使用指标如均方误差（MSE）、R²分数等评估模型性能。

y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

7. 调整参数和优化：如果模型表现不佳，可以通过网格搜索或随机搜索调整模型参数，或者尝试其他算法。