加州房价预测+python

以下是使用Python进行加州房价预测的示例：

1. 加载和预处理数据集

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('加州房价数据集.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('房价', axis=1)  # 特征矩阵
y = data['房价']  # 目标变量

2. 使用线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
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)

3. 使用梯度下降算法

from sklearn.linear_model import SGDRegressor

# 创建梯度下降模型
model = SGDRegressor()

# 拟合模型
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)

4. 使用岭回归算法

from sklearn.linear_model import Ridge

# 创建岭回归模型
model = Ridge()

# 拟合模型
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)

5. 使用套索回归算法

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建套索回归模型
model = Lasso()

# 拟合模型
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)

6. 使用弹性网回归算法

from sklearn.linear_model import ElasticNet

# 创建弹性网回归模型
model = ElasticNet()

# 拟合模型
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)

根据评估结果，可以选择具有最佳性能的算法进行加州房价预测。