加州房价预测+python
时间: 2023-12-28 17:25:21 浏览: 96
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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。
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