- 数据集准备
首先需要准备一个用于房价预测的数据集。一般来说，这个数据集应该包括多个特征（如房屋面积，卧室数量，地理位置等），和每个房屋的实际销售价格。可以使用Pandas库来读取和处理CSV格式的数据集文件：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('housing.csv')
# 提取特征和标签
X = df[['area', 'bedrooms', 'bathrooms', 'year']]
y = df['price']
- 模型训练
接下来，需要使用Python中的Scikit-learn库来训练线性回归模型。这里使用了训练集和测试集的划分来验证模型的准确度：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 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)
# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
- 预测房价
最后，可以使用训练好的线性回归模型来进行房价预测。下面是一个简单的预测示例：
# 构造特征向量
new_data = [[2000, 3, 2, 2015]]
# 进行预测
prediction = model.predict(new_data)
# 输出结果
print("房屋价格预测值为：", prediction[0])
以上是使用Python中的线性回归模型进行房价预测的基本步骤和示例。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑到很多因素，如特征工程、数据清洗、模型调参等等。如果想要更深入地学习机器学习模型和Python数据分析技术，可以参考相关的书籍和教程。
