kaggle房价预测的python完整代码

Kaggle上房价预测的Python代码通常涉及到数据预处理、特征工程、模型训练和评估等多个步骤。以下是一个简单的例子，假设我们使用的是经典的波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），并使用线性回归模型做基础预测：

# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据预处理（划分特征和目标变量）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Linear Regression Predictions vs True Values')
plt.show()

# 提交到kaggle的代码还需要保存模型，读取csv数据，以及进行提交预测等部分，这里简化了

这只是最基础的例子，实际比赛可能还会包括特征选择、特征缩放、网格搜索优化超参数、交叉验证、模型集成等复杂步骤。如果你需要完整的Kaggle项目模板，可以参考Kaggle的官方教程，或者在网上找到相关的竞赛分析代码示例。