Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例

机器学习（Machine Learning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。对于初学者来说，通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法，是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型，预测房价。

项目背景

假设我们拥有一组房屋的历史数据，其中包括房屋的面积（平方英尺）和相应的价格。我们的目标是使用机器学习模型，基于房屋的面积，预测该房屋的价格。

项目步骤

在本项目中，我们将进行以下步骤：

1. 数据准备：生成一个简单的房价数据集。
2. 数据预处理：对数据进行简单的处理。
3. 模型训练：选择合适的机器学习模型进行训练。
4. 预测与评估：使用训练好的模型进行预测并评估模型的性能。
5. 结果可视化：展示模型预测结果与真实数据的对比。

一、环境准备

首先，确保你已经安装了以下Python库：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

这些库分别用于数据处理、数值计算、绘图和机器学习建模。

二、数据准备

我们首先手动创建一个简单的房价数据集。我们将房屋的面积（平方英尺）作为输入特征，房屋价格（单位：万元）作为输出标签。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 创建数据集
data = {
   
    'Area (sq ft)': [850, 900, 1200, 1500, 1800, 2400, 3000, 3500, 4000, 4500],  # 房屋面积
    'Price (in 1000s)': [200, 230, 310, 400, 420, 530, 610, 650, 700, 750]    # 房屋价格
}

# 转换为DataFrame
df