用jupyter notebook完成kc_house data.csv房价数据的分析与预测。 完成kc house data.csv房价数据的分析与预测 对数据进行必要的预处理 ·训练集 · 测试集 建立回归模型并进行模型训练 评估模型分数

在Jupyter Notebook中分析和预测kc_house数据集（通常是一个CSV文件包含房屋的各种特征如面积、卧室数等以及价格）可以分为以下几个步骤：

1. **导入库和数据**:
- 导入所需的Python库，如pandas、numpy、matplotlib和scikit-learn。

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

2. **加载数据**:
- 使用`pd.read_csv()`读取数据文件，并查看前几行确认数据结构。

   df = pd.read_csv('kc_house_data.csv')
   print(df.head())

3. **数据预处理**:
- 检查缺失值：`df.isnull().sum()`
- 处理缺失值，可以选择填充（平均值、中位数等）、删除含有缺失值的行或列，或使用预测技术填充。
- 数据清洗：转换非数值型数据（如日期）为适合模型的格式。
- 特征工程：例如，如果存在离群值，可以进行标准化或归一化。

4. **划分训练集和测试集**:

   X = df.drop('price', axis=1)  # 特征
   y = df['price']            # 目标变量
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **建立回归模型**:
- 这里以线性回归为例，创建并初始化模型。

   model = LinearRegression()

6. **模型训练**:
- 使用训练集拟合模型。

   model.fit(X_train, y_train)

7. **模型预测**:
- 预测测试集的价格。

   y_pred = model.predict(X_test)

8. **评估模型**:
- 计算评分指标，如均方误差(MSE)和R²得分。

   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   r2 = r2_score(y_test, y_pred)
   print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")
   print(f"R^2 Score: {r2}")

9. **可视化结果**:
- 可视化实际价格与预测价格的关系，了解模型性能。