求出利用linear_model模型中的linearregression,实现初步的面积sqft_living与房价price预测，并绘制图形，进一步观察图形

要实现利用linear_model模型中的linearregression预测面积sqft_living与房价price，首先需要导入相关的库和数据集，然后对数据进行预处理，包括清洗缺失值、标准化数据等操作。接下来，建立线性回归模型，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练模型，再利用测试集预测房价，最后计算误差并输出结果。

在绘制图形方面，可以通过散点图将面积sqft_living和房价price进行可视化展示，也可以绘制残差图，观察预测值和真实值之间的误差，从而调整模型的参数，提高预测的准确度和可靠性。

本次预测得到的结果可以根据误差大小进行评估和优化，同时也可以尝试采用其他数据集和不同的算法模型预测，以提高预测准确度和拓展应用。

相关问题

train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

这段代码是用来训练一个线性回归模型，并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下：

1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集，剩下的30%作为测试集。

2. 使用训练集拟合一个线性回归模型，其中因变量为房屋价格(price)，自变量为房屋面积(sqft_living)。

3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测，并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。

4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式，第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数，第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。

5. 重复2~4步，但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型，计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。

reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',train).fit()什么意思

这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型，通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中，'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式，表示因变量为price，自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。train是数据集，通常是用于机器学习模型的训练集。拟合后的结果存储在reg变量中。