使用sklearn库的两种算法进行房价预测分析

下面分别介绍使用sklearn库中线性回归算法和随机森林算法进行房价预测分析的步骤：

1. 线性回归算法：

（1）导入必要的库和数据集

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd

data = pd.read_csv('house_price.csv')

（2）数据预处理

X = data.drop(['Price'], axis=1)
y = data['Price']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

（3）训练模型并预测

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

y_pred = model.predict(X_test)

（4）评估模型性能

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)

2. 随机森林算法：

（1）导入必要的库和数据集

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

data = pd.read_csv('house_price.csv')

（2）数据预处理

X = data.drop(['Price'], axis=1)
y = data['Price']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

（3）训练模型并预测

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)

（4）评估模型性能

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)

需要注意的是，在使用随机森林算法进行房价预测时，需要设置n_estimators参数，该参数表示集成中树的数量。在实际应用中，需要通过交叉验证等方法来选择最优的n_estimators值。