住房预测示例

本页面展示了如何使用 Jupyter Notebook 进行住房预测的示例。以下是该示例的关键步骤和相关信息。

所需数据集

为了进行住房预测，我们通常需要使用到一个包含住房相关数据的CSV文件。以下是一个简单的数据集示例：

房屋价格（Price）
房屋面积（Square_Feet）
房屋房间数（Bedrooms）
房屋浴室数（Bathrooms）

代码示例

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv('/path/to/housing_data.csv')

# 分割数据集
X = data[['Square_Feet', 'Bedrooms', 'Bathrooms']]
y = data['Price']

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)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

扩展阅读

如果你对住房预测有更深入的兴趣，可以阅读以下链接了解更多：

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