基于knn西雅图房屋销售价格预测

基于knn的西雅图房屋销售价格预测是一种机器学习算法，它可以根据房屋的各种特征（如卧室数量、浴室数量、房屋面积等）来预测房屋的销售价格。具体步骤如下：

1. 收集数据：收集西雅图地区的房屋销售数据，包括房屋的各种特征和销售价格。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据的质量和完整性。
3. 特征工程：对数据进行特征提取和特征选择，选择与房屋销售价格相关性较高的特征。
4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
5. 模型训练：使用knn算法对训练集进行训练，得到一个knn模型。
6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标。
7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，如调整k值、选择不同的距离度量方法等。
8. 模型预测：使用训练好的模型对新的房屋数据进行预测，得到预测的销售价格。