python 编写一个xgboost预测房价的代码

抱歉，我是一个语言模型，无法编写代码。以下是一个xgboost预测房价的示例代码，供您参考：

import xgboost as xgb
import pandas as pd

# 加载数据
train_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")

# 数据清洗
train_data.dropna(inplace=True)
test_data.dropna(inplace=True)

# 特征工程
train_X = train_data.drop(['SalePrice'], axis=1)
train_y = train_data['SalePrice']
test_X = test_data

# 定义模型
xgb_model = xgb.XGBRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, max_depth=5)

# 训练模型
xgb_model.fit(train_X, train_y)

# 预测房价
predictions = xgb_model.predict(test_X)

# 输出预测结果
print(predictions)

在此示例中，我们使用了xgboost库来构建回归模型，使用了房屋销售数据集进行训练和测试。我们首先加载数据，然后进行数据清洗和特征工程，以准备数据集用于模型训练。接下来，我们定义了一个xgboost回归模型，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并输出预测结果。