使用机器学习和Python进行房价预测

机器学习是人工智能的一个分支，用于更智能地分析数据。它使用特定的算法将流程自动化，以减少流程中的人工干预。

在这个机器学习项目中，我们将使用python来预测房价。这个项目将帮助卖方和买方对形势有一个概览，以便他们可以采取相应的行动。

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这里我们要用线性回归来预测房价。简而言之，线性回归是一种机器学习工具，它可以帮助您使用现有数据(基本上是目标数据和其他数据集之间的关系)进行预测。就我们而言，房价主要取决于卧室数量、位置、居住面积大小、附近位置等参数。

项目实施:

1.导入依赖项和库

进口熊猫

进口numpy

Sklearn -它是python的机器学习库

从sklearn linear_model

从sklearn.model_selection train_test_split

(它是一个函数，将我们的数据分为训练集和测试集)

2.现在，为您想要分析的特定位置加载数据集。这里我们将使用来自sklearn.datasets的波士顿住房数据集。现在创建一个名为boston的变量并将其赋值给load_boston()函数。现在用print(Boston)打印

3.下一步是将数据集转换为数据帧。创建变量df_x和df_y。

4.现在从数据集中获取一些统计数据，计数、平均值等。

5.初始化线性回归模型- reg = linear_model. linearregression ()

6.将数据分成67%作为训练数据，33%作为测试数据。

7.现在用我们的训练数据训练模型

8.打印模型中每个特征/列的系数/权重- Print (reg.coef)

9.现在把预测打印在我们的测试数据上。

10.打印实际值- Print (y_test)

11.使用均方误差(MSE)检查模型性能。

12.现在使用MSE和sklearn.metrics检查模型性能。把实际价格和预测价格之间的差异形象化

13.同样训练模型使用各种模型-随机森林回归器，XGBoost回归器，支持向量机回归器，

14.最后，对所有模型进行评估和比较，以得到适当的输出。(根据我的经验，XGBoost Regression最适合这个数据集)

同样，您可以通过导入特定地点的数据来预测各个地点的房价。(你可以从99acres, airbnb, homes.com, trulia, realtor等房地产网站获得数据。

pandas-这是一个为python编写的开源库，用于执行数据分析和操作。

Matplotlib -它是python程序及其数学扩展NumPy的绘图库。

NumPy -它是python的一个包，用于科学计算执行不同的操作。

sklearn/scikit-learn -这是一个在BSD许可下为python编程语言开发的免费机器学习库，主要用于数据分析和数据挖掘。它还支持各种机器学习算法，如支持向量机，随机森林，k邻居等。

软件需求和使用的库:

木星笔记本-在线编辑器

库——pandas, numpy, matplotlib

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