python随机森林预测房价

使用随机森林算法预测房价可以分为以下步骤：

1.准备数据集：收集房屋相关信息的数据集，包括房屋面积、卧室数量、卫生间数量、地理位置等。

2.数据预处理：对数据进行清洗、归一化、标准化等处理，使得数据符合算法要求。

3.数据分割：将数据集分成训练集和测试集。

4.建立模型：使用随机森林算法建立模型，可以使用sklearn库中的RandomForestRegressor类。

5.训练模型：使用训练集对模型进行训练。

6.预测结果：使用测试集进行预测，得到预测结果。

7.评估模型：使用指标如均方根误差（RMSE）等对模型进行评估。

下面是一份简单的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('housing.csv')

# 数据预处理
# ...

# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)

# 评估模型
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print('RMSE:', rmse)

其中，housing.csv是包含房屋相关信息的数据集，X是数据集中的自变量，y是数据集中的因变量（即房价）。在这个例子中，我们使用了100个决策树，通过均方根误差来评估模型的预测能力。