sklearn多元线性回归预测房价

最新推荐文章于 2024-03-27 21:46:53 发布
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文章标签： sklearn 线性回归 python
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本文探讨了如何使用Python的sklearn库进行多元线性回归，包括数据清洗、建立模型以及通过Excel进行相关性矩阵分析，分别展示了Z方法和IQR方法处理后的数据相关性情况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sklearn多元线性回归预测房价

多元线性回归

一.excel

在这里插入图片描述
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import pandas as pd
import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt # 画图
from sklearn import linear_model # 线性模型
data = pd.read_csv('D:/EdgeDownload/house_prices.csv') #读取数据
data.head() #数据展示
house_id neighborhood area bedrooms bathrooms style price
1112 B 1188 3 2 ranch 598291
491 B 3512 5 3 victorian 1744259
5952 B 1134 3 2 ranch 571669
3525 A 1940 4 2 ranch 493675
5108 B 2208 6 4 victorian 1101539

在这里插入图片描述

1.加入应用模型

# 应用模型
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(x_data, y_data)
print("回归系数：", model.coef_)
print("截距："
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