用python使用回归和梯度下降法预测房屋价格和预测投保人医疗费用，已给出相关数据文件

在Python中，我们可以利用回归分析和梯度下降算法来预测房价或医疗费用。通常，这涉及到线性回归模型作为基础。以下是基本步骤：

1. **导入库**：
首先，我们需要导入所需的库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`计算，以及`sklearn`中的`LinearRegression`模型和相关的优化工具。

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

2. **加载数据**：
使用`pandas.read_csv()`函数从数据文件读取数据，假设文件名为`house_prices.csv`或`insurance_costs.csv`。

data = pd.read_csv('house_prices.csv')
medical_data = pd.read_csv('insurance_costs.csv')

3. **数据预处理**：
确保数据干净，缺失值处理，特征选择（如果需要）。将连续变量（如房屋面积、年龄等）转化为数值型，分类变量可以进行编码。

4. **划分训练集和测试集**：
使用`train_test_split()`将数据分为训练集和测试集，比如80%的数据用于训练，20%用于评估模型性能。

5. **创建模型并训练**：
初始化`LinearRegression`模型，然后用训练数据拟合它。对于梯度下降法，虽然Python的`LinearRegression`已经内置了优化算法，但我们也可以手动实现简单的批量梯度下降来进行演示。

# 对于房价预测
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1), data['price'], test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 对于医疗费用预测
medical_X_train, medical_X_test, medical_y_train, medical_y_test = train_test_split(medical_data.drop('cost', axis=1), medical_data['cost'], test_size=0.2)
medical_model = LinearRegression()
medical_model.fit(medical_X_train, medical_y_train)

# 手动梯度下降示例（仅限于理解原理，实际应用中使用模型的fit()）
# ... (省略)

6. **预测与评估**：
预测测试集结果，并计算均方误差（MSE）或其他评估指标来了解模型性能。

7. **梯度下降实现**：
如果你想通过梯度下降算法从头开始实现，你需要计算梯度，更新权重，并迭代多次直到达到收敛条件。

def gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):
    # 代码实现梯度下降...