sklearn预测房价

要使用sklearn来预测房价，可以按照以下步骤进行操作。

1. 导入所需的模型和库。在这个例子中，我们需要导入LinearRegression模型和matplotlib.pyplot库。

2. 准备数据集。数据集应包含用于预测房价的属性和相应的房价标签。属性可以是房子的位置、年龄、房间数等。标签是房价。

3. 创建一个LinearRegression模型对象。可以使用以下代码创建一个模型对象： LR = LinearRegression()。

4. 使用训练集训练模型。使用X_train和y_train作为输入数据，可以使用以下代码训练模型： LR.fit(X_train, y_train)。

5. 对测试集进行预测。使用训练好的模型对X_test进行预测，可以使用以下代码： y_pred = LR.predict(X_test)。

6. 绘制预测结果。可以使用matplotlib.pyplot库来绘制预测结果。使用scatter函数来绘制实际房价和预测房价的散点图，使用plot函数来绘制预测线。具体代码如下：

   plt.scatter(y_test, y_pred)
   plt.xlabel("Price: $Y_i$")
   plt.ylabel("Predicted prices: $\hat{Y}_i$")
   plt.title("Prices vs Predicted prices: $Y_i$ vs $\hat{Y}_i$")
   plt.grid()
   x = np.arange(0, 50)
   y = x
   plt.plot(x, y, color='red', lw=4)
   plt.text(30, 40, "predict line")

通过以上步骤，您可以使用sklearn来预测房价。