Python 实现房价预测（回归问题）

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房价预测是一个典型的回归问题，目标是根据房屋的各种特征（如面积、房间数量、地理位置等）预测其价格。这个项目可以帮助房地产公司或个人投资者做出更明智的决策。通过使用 Python 和 Scikit-learn 库实现房价预测。

二、数据收集与预处理

1. 数据收集

首先，我们需要收集房价数据。数据可以来自各种来源，如房地产网站、政府数据平台或其他可靠的数据源。在本例中，我们假设数据已经存储在一个 CSV 文件中，文件名为 house_prices.csv。我们可以使用 pandas 库来读取这个文件。

import pandas as pd# 读取数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')# 查看数据的前几行
print(data.head())

2. 数据预处理

在收集到数据后，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和数据类型转换等。例如，我们可以删除包含缺失值的行，或者用平均值、中位数等填充缺失值。

# 处理缺失值
data = data.dropna()# 转换数据类型
data['Price'] = data['Price'].astype(float)

三、特征选择与数据拆分

1. 特征选择

选择与房价相关的特征，如房屋面积、房间数量、浴室数量等。这些特征将作为模型的输入。

# 选择特征
features = ['SquareFeet', 'Bedrooms', 'Bathrooms']
X = data[features]# 定义目标变量
y = data['Price']

2. 数据拆分

将数据集拆分为训练集和测试集，通常比例为 80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试。

from sklearn.model_selection import train_test_split# 拆分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

四、模型训练与评估

1. 模型训练

使用 Scikit-learn 库中的线性回归模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建模型
model = LinearRegression()# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

2. 模型评估

使用均方误差（MSE）和决定系数（R²）来评估模型的性能。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)# 计算评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)print(f"Mean Squared Error: {mse}")
print(f"R² Score: {r2}")

五、结果展示

1. 可视化预测结果

使用 matplotlib 库可视化预测结果，以便更直观地了解模型的性能。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制实际值与预测值的散点图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual Prices")
plt.ylabel("Predicted Prices")
plt.title("Actual Prices vs Predicted Prices")
plt.show()# 绘制残差图
residuals = y_test - y_pred
plt.scatter(y_pred, residuals)
plt.xlabel("Predicted Prices")
plt.ylabel("Residuals")
plt.title("Residual Plot")
plt.show()