机器学习房价预测案例

### 使用机器学习进行房价预测

#### 构建房价预测模型的过程

为了展示如何利用机器学习技术来进行房价预测，下面将详细介绍构建一个简单却有效的线性回归模型的方法。此方法适用于初学者理解基本概念并快速上手实践。

首先，安装必要的Python库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn jupyterlab

加载所需的数据集，并对其进行初步探索：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing

data = fetch_california_housing()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['MedHouseVal'] = data.target
print(df.head())

接着，执行数据预处理操作，包括缺失值填充、异常检测以及特征工程等步骤。这里假设已经完成了这些前期准备工作[^1]。

随后，采用分层抽样的方式划分训练集与测试集，以确保样本分布的一致性和代表性：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)

for train_index, test_index in split.split(df, df["MedInc"]):
    strat_train_set = df.loc[train_index]
    strat_test_set = df.loc[test_index]

strat_test_set["MedInc"].value_counts() / len(strat_test_set)

完成上述准备之后，就可以着手建立模型了。在这里选用简单的线性回归算法作为示范：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
])

X_train = pipeline.fit_transform(strat_train_set.drop('MedHouseVal', axis=1))
y_train = strat_train_set['MedHouseVal'].copy()

model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(pipeline.transform(strat_test_set.drop('MedHouseVal', axis=1)))
mse = mean_squared_error(strat_test_set['MedHouseVal'], predictions)
rmse = mse ** 0.5
print(f'Root Mean Squared Error: {rmse}')

最后，评估所得到的结果，并尝试调整参数或更换其他类型的模型（如随机森林、支持向量机等），以便进一步提高性能表现。

通过以上流程的学习和练习，能够掌握使用机器学习工具解决实际问题的能力，同时也加深对于房地产市场动态变化的理解[^2]。