机器学习预测房价 - 手动输入与输出预测

在房地产市场中，准确地预测房价对于房产开发商、投资者和买家来说都是至关重要的。随着机器学习的快速发展，我们可以利用这一技术来建立房价预测模型，以提供有价值的预测结果。在本文中，我们将探讨如何使用机器学习算法预测房价，并提供相应的源代码示例。

步骤1：数据收集与预处理
首先，我们需要收集用于训练和测试模型的房价数据。这些数据可以包括房屋的各种特征，如面积、卧室数量、浴室数量、地理位置等。同时，我们还需要每个房屋的实际销售价格作为目标变量。收集到的数据应该具有足够的多样性和代表性，以确保模型的准确性和泛化能力。

一旦我们收集到数据，就需要进行数据预处理。这包括处理缺失值、处理异常值、进行特征编码等。我们可以使用常见的数据处理库，如NumPy和Pandas来完成这些任务。

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('房价数据.csv'<