首页用训练好的线性回归模型对波士顿房价进行预测，pc代码

用训练好的线性回归模型对波士顿房价进行预测，pc代码

时间: 2024-09-29 07:14:43 浏览: 64

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来训练线性回归模型并预测波士顿房价。首先，你需要安装这个库（如果还没有安装），然后导入所需的模块，并加载数据集。这里是一个简单的例子： ```python # 导入所需的库 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载波士顿房价数据集 boston = load_boston() df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = boston.target # 房价目标变量 # 划分特征（X）和标签（y） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, target, 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) # 预测测试集的房价 predictions = model.predict(X_test) # 计算均方误差作为评估指标 mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print("Mean Squared Error:", mse) # 对新的房价数据进行预测 # 假设新的数据点为new_data new_data = ... # 根据实际情况填充数据 predicted_price = model.predict(new_data.reshape(1, -1)) ``` 在这个例子中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后将其分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个线性回归模型，使用训练数据对其进行拟合，然后用测试集验证模型性能。最后，你可以使用模型的`predict`方法对新数据进行房价预测。

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