【实战演练】使用Scikit-learn实现房价预测模型

# 1. 机器学习基础**

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习算法通过识别数据中的模式和规律，来预测未来事件或做出决策。机器学习在各个领域都有广泛的应用，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测。

机器学习算法通常分为两类：监督学习和非监督学习。监督学习算法使用带有已知标签的数据进行训练，这些标签表示数据点的类别或值。非监督学习算法使用没有标签的数据进行训练，并试图从数据中发现隐藏的模式或结构。

# 2. Scikit-learn库介绍**

**2.1 Scikit-learn的安装和使用**

Scikit-learn是一个广泛用于机器学习的Python库，它提供了各种机器学习算法和工具。要安装Scikit-learn，可以使用以下命令：

pip install scikit-learn

安装完成后，可以通过以下方式导入Scikit-learn：

import sklearn

**2.2 Scikit-learn中的常用模块**

Scikit-learn包含许多用于不同机器学习任务的模块。一些常用的模块包括：

* **数据预处理：**提供数据清洗、转换和缩放等功能。
* **特征工程：**用于选择、转换和缩放特征。
* **分类：**提供各种分类算法，如支持向量机、决策树和随机森林。
* **回归：**提供线性回归、逻辑回归和决策树等回归算法。
* **聚类：**用于将数据点分组到不同的簇中。
* **模型选择：**提供交叉验证、网格搜索和模型选择等工具。
* **模型评估：**提供用于评估模型性能的指标，如准确度、召回率和F1分数。

**代码块：**

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['feature1', 'feature2']], data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

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

# 评估模型性能
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'模型得分：{score}')

**逻辑分析：**

* `train_test_split`函数将数据随机分为训练集和测试集，比例为80%和20%。
* `LinearRegression`类创建了一个线性