python预测波士顿房价

可以使用sklearn库中的线性回归模型来预测波士顿房价，具体代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(boston.data, boston.target)

# 预测房价
price = model.predict([[0.1, 18.0, 2.0, 0, 0.5, 6.0, 65.2, 4.0, 1, 296.0, 15.3, 396.9, 4.98]])

print(price)

这段代码可以预测一个房屋的价格，输入的参数是该房屋的各项特征，输出的结果是该房屋的预测价格。

相关问题

python预测波士顿房价代码

这是一份使用 Python 预测波士顿房价的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据
boston_dataset = load_boston()

# 将数据转换为 pandas DataFrame
data = pd.DataFrame(data=boston_dataset.data, columns=boston_dataset.feature_names)
target = pd.DataFrame(data=boston_dataset.target, columns=["MEDV"])

# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.25, random_state=33)

# 创建线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测
y_pred = reg.predict(X_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)

这份代码首先加载波士顿房价数据，然后将数据转换为 pandas DataFrame，方便进行数据分析。接着，代码将数据分为训练集和测试集，使用线性回归模型进行训练，最后使用测试数据对模型进行评估，计算预测误差。

python实现波士顿房价预测

好的，我可以为你介绍一下如何使用 Python 实现波士顿房价预测。

首先，你需要导入需要的库，包括 pandas、numpy、matplotlib 和 sklearn：

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

接着，我们可以使用 `load_boston()` 函数来加载波士顿房价数据集，并将其存储为 Pandas DataFrame 对象：

boston = load_boston()
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['MEDV'] = boston.target

现在我们可以进行数据预处理，包括数据的标准化和分割为训练集和测试集：

X = boston_df.iloc[:, :-1].values
y = boston_df.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

接下来，我们可以使用线性回归模型来训练数据，并使用均方根误差来评估模型的准确性：

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

y_pred = lin_reg.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)

print('均方根误差：', round(rmse, 2))

最后，我们可以使用 `matplotlib` 库来绘制预测值和实际值之间的散点图：

plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('实际值')
plt.ylabel('预测值')
plt.show()

这样，我们就完成了波士顿房价预测的 Python 实现。希望能对你有所帮助！