Python 项目：房价预测

房价预测是一个常见的机器学习项目，旨在使用历史数据来预测未来的房价。以下是一些关于这个项目的资源。

数据集

• 房价数据集

工具和库

• Python: Python 是进行数据分析的强大语言。
• NumPy: 用于数值计算。
• Pandas: 用于数据处理和分析。
• Scikit-learn: 用于机器学习算法。

项目步骤

1. 数据导入: 使用 Pandas 读取数据集。
2. 数据预处理: 清洗数据，处理缺失值，进行特征工程。
3. 模型选择: 选择合适的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
4. 模型训练: 使用训练数据训练模型。
5. 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。
6. 模型优化: 调整模型参数，提高预测准确性。

示例代码

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 数据预处理
X = data.drop('median_house_value', axis=1)
y = data['median_house_value']

# 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)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'Model Score: {score}')

相关链接

• 机器学习教程
• Python 教程

房价预测示例