房价预测模型python代码

当涉及到房价预测模型的Python代码时，有很多不同的方法和算法可以使用。以下是一个简单的示例，使用线性回归算法来预测房价：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
data = pd.read_csv('房屋数据.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', '特征3']]  # 根据实际情况选择特征列
y = data['房价']  # 目标变量

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

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，房价预测模型可能需要更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤。此外，还有其他更复杂的算法可以用于房价预测，如决策树、随机森林、支持向量机等。