22 房价预测
在这一节中，我们将使用 Scikit-Learn 框架进行房价预测的应用案例。通过这个案例，我们将深入了解如何构建并评估一个机器学习模型，以预测房屋的价格。
1. 项目背景
房价预测是回归分析中的一个经典问题，通常用于研究房地产市场的动态。我们将使用加利福尼亚州的房屋数据集，该数据集包含多个特征，例如房屋的面积、卧室数量、位置等。这些特征将帮助我们构建一个回归模型，预估房屋的市场价值。
2. 数据集准备
我们可以使用 fetch_california_housing 方法轻松获取我们的数据集。此数据集包含示例房屋的信息，通过这些信息我们可以训练模型。
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
# 获取数据集
california_housing = fetch_california_housing()
X, y = california_housing.data, california_housing.target
# 特征名称
feature_names = california_housing.feature_names
3. 数据预处理
在构建模型之前，我们需要进行一些基本的数据预处理。这包括将数据分为训练集和测试集，以确保模型的性能能够得到有效评估。
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
4. 选择模型
在本案例中，我们将使用线性回归模型作为我们的基础模型。线性回归简单易懂，适合用作入门案例。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
5. 模型评估
训练完模型后，我们需要评估它的性能。我们可以使用均方误差（MSE）来量化模型的性能。
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 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)
print(f'均方误差: {mse:.3f}')
6. 重要性分析
通过分析模型的系数，我们可以了解每个特征对房价预测的重要性。
import pandas as pd
# 创建系数数据框
coefficients = pd.DataFrame(model.coef_, feature_names, columns=['Coefficient'])
print(coefficients)
7. 可视化结果
为了更好地理解模型预测结果，我们可以使用 Matplotlib 库进行可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制真实值与预测值的对比图
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
plt.xlabel('真实值')
plt.ylabel('预测值')
plt.title('真实值 vs. 预测值')
plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=2)
plt.show()
8. 结论
在本节中，我们创建了一个简单的房价预测模型，使用了线性回归，并对模型进行了评估与可视化。通过 Scikit-Learn 框架，我们可以轻松实现数据的加载、模型的训练以及评估过程。
接下来，我们将进入下一个主题——手写数字识别。在这部分内容中，我们将借助经典的 MNIST 数据集，使用更加复杂的模型进行图像分类任务。希望大家对房价预测有了基本的了解！
