波士顿房价预测python

可以使用多种方法来预测波士顿房价，其中最常用的是线性回归模型。在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的LinearRegression类，使用房屋面积、房间数量、社区犯罪率等特征，对波士顿房价进行预测。以下是基本代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 使用房屋面积、房间数量、社区犯罪率等特征
X = boston.data

# 使用房屋价格作为目标变量
y = boston.target

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_data = np.array([[6.0, 2.0, 6.0, 0, 0.5, 6.0, 70.0, 3.0, 1.0, 280.0, 17.0, 392.0, 6.0]])
price = model.predict(new_data)

print(price)

上面的代码演示了如何预测一个包含房屋面积、房间数量、社区犯罪率等特征的新房屋的价格。

相关问题

波士顿房价预测python 神经网络

波士顿房价预测是一个非常常见的机器学习问题，可以使用神经网络来解决。在Python中，有多种神经网络库可以用来进行波士顿房价预测的编程实现，比如TensorFlow、Keras和PyTorch等。下面是一个使用Keras实现的波士顿房价预测的例子：

import numpy as np
from keras.datasets import boston_housing
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 加载波士顿房价数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data()

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(13,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='mse', metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(x_test, y_test))

# 测试模型
test_loss, test_mae = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test MAE: %.2f' % test_mae)

# 预测新数据
new_data = np.array([[0.00632, 18.00, 2.31, 0.00, 0.5380, 6.5750, 65.20, 4.0900, 1.00, 296.0, 15.30, 396.90, 4.98]])
prediction = model.predict(new_data)
print('Prediction: %.2f' % prediction)

上述代码中，我们首先使用Keras内置的波士顿房价数据集，加载训练集和测试集。然后构建了一个包含两个隐藏层的神经网络模型，使用Adam优化器和均方误差（MSE）损失函数进行编译。接着进行了100个epochs的训练，并使用测试集进行了测试。最后，我们使用训练好的模型对新数据进行了预测。

波士顿房价预测python直方图

为了预测波士顿房价，可以使用Python的数据可视化库matplotlib来绘制直方图。直方图将房价分成不同的区间，并显示每个区间中有多少个房价值。以下是绘制波士顿房价预测的Python代码：

plt.hist(df['MEDV'], bins=20, edgecolor='k')
plt.xlabel('房价')
plt.ylabel('频数')
plt.title('波士顿房价预测直方图')
plt.show()

这段代码将波士顿房价数据集中的房价列('MEDV')绘制成直方图，将房价分为20个间隔，并显示每个间隔中的频数。直方图可以帮助我们了解波士顿房价的分布情况。