回归预测问题较复杂实例代码

好的，我可以为您提供一个更复杂的回归预测问题的实例代码，这里我使用 Python 和 Scikit-learn 库。

假设我们有一个数据集，其中包含房屋的很多特征，比如面积、卧室数量、浴室数量、位置等等，以及价格。我们想要建立一个回归模型，根据房屋的特征来预测价格。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。假设我们的数据集文件名为 "house_data.csv"，并且它包含了所有的特征和价格。

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

# 导入数据集
data = pd.read_csv("house_data.csv")
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

然后，我们可以选择一个适合我们数据集的回归模型，比如线性回归模型。我们使用训练集拟合模型，并使用测试集来评估其性能。

# 训练线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
y_pred = regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差为：", mse)

现在，我们可以使用训练好的模型来预测价格。假设我们想要预测一个新房屋的价格，其特征为：面积 100 平方米，卧室数量 3，浴室数量 2，位置在市中心。

# 预测一个新房屋的价格
new_house = [[100, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]
new_price = regressor.predict(new_house)
print("预测的价格为：", new_price)

输出结果应该类似于：

预测的价格为： [267783.83458354]

这就是一个更复杂的回归预测问题的实例代码。注意，这里我们使用了更多的特征，并且使用了均方误差来评估模型的性能。