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julia实现基于线性回归的房价预测

时间: 2024-12-11 20:45:23 浏览: 24

在Julia语言中，实现基于线性回归的房价预测通常需要以下几个步骤： 1. **数据预处理**：首先，你需要导入必要的库，如`DelimitedFiles`用于读取CSV文件，`DataFrames`用于数据操作。对数据进行清洗、缺失值处理、特征工程等。 ```julia using DelimitedFiles using DataFrames ``` 2. **加载数据**：从文件中加载房价数据，并将其转换为DataFrame格式。 ```julia data = readtable("house_prices.csv") ``` 3. **分割数据集**：将数据分为训练集和测试集，例如使用`StatsBase.train_test_split`函数。 ```julia X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, 1:end-1], data[:, end], test_size=0.2) ``` 4. **创建模型**：使用`GLM`包中的`LinearModel`来构建线性回归模型。 ```julia model = LinearModel(fit!(GLM.Lasso(), X_train, y_train)) ``` 5. **预测**：对测试集进行预测。 ```julia predictions = predict(model, X_test) ``` 6. **评估模型**：使用评估指标，如均方误差(MSE)或R²分数，来检查模型性能。 ```julia mse = mean((y_test .- predictions).^2) r_squared = r2_score(y_test, predictions) ``` 7. **优化**：如果模型性能不佳，可以尝试调整模型参数或使用其他算法（如岭回归、弹性网络等）。 8. **可视化结果**：可以用`Plots`库来绘制预测结果与实际值的关系图。 ```julia using Plots plot(y_test, predictions, label="Predictions", xlabel="Actual Prices", ylabel="Predicted Prices") ```

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