logistic模型预测房价jupyter

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义线性模型，主要用于分类问题。预测房价需要使用回归模型，因此逻辑回归模型不太适合。我可以给您介绍一下使用线性回归模型来预测房价的Jupyter Notebook。

以下是一个简单的线性回归模型预测房价的Jupyter Notebook步骤：

1. 导入所需的库，如pandas, numpy, matplotlib等

2. 读取房价数据集，并对数据进行探索性分析和数据清洗

3. 将数据集分为训练集和测试集，通常采用80/20或70/30的比例

4. 对训练数据进行特征缩放，可以使用Z-score标准化或MinMaxScaler进行缩放

5. 建立线性回归模型，并使用训练集进行模型训练

6. 对测试集进行预测，并计算模型的误差指标（如均方根误差RMSE）

7. 对模型进行优化，可以尝试使用正则化方法（如岭回归、Lasso回归）或者特征选择方法等

8. 最后，对优化后的模型进行测试和评估。