基于随机森林的房价预测

基于随机森林的房价预测是一个常见的机器学习问题，下面是一个基本的代码示例：

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

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

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2)

# 建立随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_target)

# 预测测试集
test_pred = model.predict(test_data)

# 输出评估结果
print('Test R^2 Score: {:.2f}'.format(model.score(test_data, test_target)))

这个示例假设你有一个名为 `house_prices.csv` 的数据文件，其中包含了房屋相关的特征和价格。首先，我们使用 pandas 库读取数据。然后，我们使用 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集。接下来，我们建立一个随机森林回归模型，并使用训练集对模型进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行评估，并输出评估结果。

在实际应用中，你可能需要进行更多的数据预处理和特征工程，以提高模型的准确度。