利用Sklearn的线性模型预测房价

在Sklearn中，线性模型被广泛应用于房价预测任务。下面将展示如何使用Sklearn的线性模型进行房价预测，并提供一个使用例子。

首先，我们需要导入需要的库和数据集。在这个例子中，我们将使用波士顿房价数据集。代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用Sklearn中的线性回归模型来进行训练和预测。代码如下：

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合训练数据
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

然后，我们可以使用均方误差（mean squared error）来评估我们的模型的性能。代码如下：

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

最后，我们可以输出预测结果、真实结果和均方误差等相关指标，以评估模型的性能。代码如下：

# 输出前10个预测结果和真实结果
print("预测结果：", y_pred[:10])
print("真实结果：", y_test[:10])

# 输出均方误差
print("均方误差：", mse)

这就是使用Sklearn的线性模型预测房价的基本步骤。通过这个例子，我们可以了解到如何使用Sklearn中的线性回归模型进行预测，并使用均方误差评估模型的性能。

需要注意的是，在实际应用中，我们可能还需要对数据进行特征工程、调参等操作，以进一步提升模型的性能。