多元线性回归之预测房价

一、多元线性回归
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

问题概述：
市场房价的走向受到多种因素的影响，通过对影响市场房价的多种因素进行分析，有助于对未来房价的走势进行较为准确的评估。
多元线性回归适用于对受到多因素影响的数据进行分析的场景。由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。本文基于数学模型，对过去一段时间某一地区的房屋出售价格等相关数据进行整理，利用多元线性回归的方法对数据进行分析，预测该地区未来的房价走势。
二、使用EXCEL

 

将neighborhood列和style列删除：

 

选择数据分析中的回归:

 

设置输入和输出选项：

 

分析结果：

 

三、Juypter中分析(不使用Sklearn)
导入数据：
 

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('./data/house_prices.csv')
df.info();
df.head();

 异常值处理：

# 异常值处理
# ================ 异常值检验函数：iqr & z分数 两种方法 =========================
def outlier_test(data, column, method=None, z=2):
    """ 以某列为依据，使用 上下截断点法 检测异常值(索引) &