人工智能房价预测优化代码

房价预测是一个非常重要的问题，人工智能可以帮助我们更准确地预测房价。下面是一个基于Python的房价预测优化代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据清洗和处理
data = data.drop(['Id', 'Alley', 'PoolQC', 'Fence', 'MiscFeature'], axis=1)
data = data.fillna(data.mean())

# 特征选择
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 线性回归模型训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

# 模型优化
# TODO：根据需要进行模型优化，比如特征工程、模型参数调整等

这段代码中，我们首先使用Pandas库读取了一个名为“house_prices.csv”的数据集，并进行了数据清洗和处理。然后，我们选择了所有的特征作为模型的输入，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用Sklearn库中的LinearRegression类训练了一个线性回归模型，并进行了模型评估。最后，我们留下了一个TODO，这里可以进行模型优化，比如特征工程、模型参数调整等，以提高预测的准确性。