房价预测是机器学习领域中一个常见的应用场景。本文将为您介绍如何使用Python进行房价预测。

所需工具

  • Python 3.x
  • Jupyter Notebook 或 PyCharm
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn

数据集

我们可以使用Kaggle上的波士顿房价数据集进行预测。数据集可以从以下链接下载：波士顿房价数据集

步骤

  1. 数据预处理

首先，我们需要读取数据集，并对数据进行预处理。这包括处理缺失值、标准化数据等。

import pandas as pd

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

# 查看数据集的前几行
data.head()
  1. 特征选择

接下来，我们需要选择与房价相关的特征。在这个例子中，我们将使用以下特征：

  • CRIM：犯罪率
  • ZN：住宅用地比例
  • INDUS：非零售商业用地比例
  • CHAS：沿着查尔斯河的比例
  • NOX：一氧化氮浓度
  • RM：平均房间数
# 选择特征
features = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM']
X = data[features]
y = data['MEDV']
  1. 模型训练

现在，我们可以使用Scikit-learn库中的线性回归模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)
  1. 预测

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。

# 预测房价
predictions = model.predict(X)

# 查看预测结果
predictions

扩展阅读

想要了解更多关于房价预测的知识，可以阅读以下文章：

图片

波士顿房价数据集可视化

Boston_House_Prices