机器学习：用sklearn中的感知器加利福利亚房价预测

感谢您的提问！可以使用sklearn中的感知器模型来实现加利福尼亚房价预测。以下是一个基本的代码示例：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载加利福尼亚房价数据集
data = fetch_california_housing()
X = data.data
y = data.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建感知器模型
model = Perceptron(max_iter=100, eta0=0.1, random_state=42)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)

在上述代码中，我们首先使用`fetch_california_housing`函数加载加利福尼亚房价数据集。然后，我们使用`StandardScaler`对特征进行标准化处理。接下来，我们使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个感知器模型，并使用`fit`方法拟合模型。最后，我们使用`predict`方法进行预测，并使用`score`方法评估模型的准确率。

请注意，这只是一个简单的示例。实际上，加利福尼亚房价预测可能需要更复杂的模型和更多的特征工程处理。此外，根据数据集的大小和复杂性，模型的参数调整也可能会有所不同。