用python建立房价预测模型。利用.txt(单特征)和mulFeatures.txt(多特征)中的数据,进行线性回归和预测。
时间: 2024-05-08 12:19:34 浏览: 10
好的,关于房价预测模型,您可以使用Python中的Scikit-learn库来进行线性回归分析和预测。您需要读取并处理数据以获取特征向量,并使用训练集来训练模型,最后使用测试集对模型进行评估和预测。您可以使用以下代码来实现房价预测模型:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('mulFeatures.txt', header=None, delimiter='\t')
X = data.iloc[:, :-1] # 特征
y = data.iloc[:, -1] # 目标
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 预测
test_data = pd.read_csv('test.txt', header=None, delimiter='\t')
X_test = test_data.iloc[:, :-1]
y_test = test_data.iloc[:, -1]
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE: ', mse)
```
您需要根据您的需求调整文件名、文件路径和特征向量的维度。建议使用多个特征来提高模型的准确性。