房价预测代码Python

房价预测是一个常见的机器学习和数据科学应用，尤其是在房地产市场分析中。在 Python 中，我们通常使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）或深度学习模型（如神经网络）来进行房价预测。这里给出一个简单的例子，展示如何使用 Python 和 scikit-learn 库进行线性回归预测：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载房价数据集（假设数据已经清洗并预处理过）
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 定义特征和目标变量
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测房价
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算预测误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 输出相关问题