jupyter notebook预测房价

Jupyter Notebook是一个流行的交互式计算环境，常用于数据科学项目，包括房价预测。在Python中，我们可以利用它结合Scikit-Learn库等工具进行房价预测。以下是基本步骤：

1. **数据收集**：首先需要获取包含房屋特征的数据集，如面积、卧室数量、地理位置、建筑年份等。

2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值，转换非数值特征（例如编码类别变量），归一化或标准化数值特征。

3. **数据加载和可视化**：使用Pandas库加载数据，并通过Matplotlib或Seaborn进行探索性数据分析，了解特征之间的关系。

4. **模型选择**：选择合适的回归模型，比如线性回归、岭回归、随机森林回归等，来进行房价预测。

5. **模型训练**：将数据分为训练集和测试集，使用训练集训练模型并调整超参数。

6. **模型评估**：在测试集上评估模型性能，常用指标有R²分数、均方误差(MSE)等。

7. **模型应用**：使用训练好的模型对新数据进行房价预测。

# 示例代码片段
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据预处理...
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
print(f'Model R² score: {model.score(X_test, y_test):.2f}')