数值分析房屋价格预测python实现完整代码

以下是一个简单的房屋价格预测的 Python 实现，使用线性回归模型：

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

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

# 获取特征数据和标签数据
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据集拆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)

# 创建线性回归模型
regressor = LinearRegression()

# 训练模型
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)

在这里，我们使用了 Pandas 库来读取 CSV 文件，并将数据集拆分为训练集和测试集。然后，我们使用 Scikit-learn 库中的 LinearRegression 类来创建线性回归模型，并使用 fit() 方法训练模型。最后，我们使用 predict() 方法来预测测试集结果，并使用 mean_squared_error() 方法计算均方误差。