帮我写一个python房价预测项目
时间: 2023-10-09 18:17:25 浏览: 62
好的,下面是一个简单的 Python 房价预测项目,使用线性回归算法:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
```
2. 加载数据集
```python
df = pd.read_csv('house_prices.csv')
```
3. 数据预处理
```python
# 分离特征和标签
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
4. 训练模型
```python
# 创建模型并拟合训练数据
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
```
5. 评估模型
```python
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)
# 绘制预测结果图
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red')
plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='blue')
plt.title('房价预测')
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('房价')
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
df = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 分离特征和标签
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建模型并拟合训练数据
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)
# 绘制预测结果图
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red')
plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='blue')
plt.title('房价预测')
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('房价')
plt.show()
```
请确保有一个名为 'house_prices.csv' 的数据集文件,其中包含两列数据:房屋面积和房价。同时,该数据集应该有足够的数据量,以便训练出一个较为准确的模型。