给出房价预测的优化代码
时间: 2024-02-05 09:12:03 浏览: 21
以下是一个简单的房价预测优化代码的示例,使用了一些常见的数据处理和机器学习技术:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据集
data = pd.read_csv('housing.csv')
# 处理缺失值
data = data.fillna(data.mean())
# 分离自变量和因变量
X = data.drop('SalePrice', axis=1)
y = data['SalePrice']
# 将分类数据转换为数字
X = pd.get_dummies(X)
# 拆分数据集并标准化数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集并计算误差
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)
```
这个代码做了以下几件事情:
1. 读取房价数据集并处理缺失值。
2. 将分类数据转换为数字。
3. 拆分数据集为训练集和测试集,并标准化数据。
4. 训练线性回归模型。
5. 使用模型预测测试集并计算误差。
以上代码可以作为一个简单的房价预测优化代码的示例。但是,实际上还有很多可以优化的地方,比如使用正则化技术来避免过拟合、使用特征选择技术来优化模型、使用集成学习技术来提高预测精度等等。
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