从零入门机器学习：线性回归与房价预测
本资源文件是《从零入门机器学习》系列中的一个实战案例，专注于线性回归模型在房价预测问题中的应用。通过本案例，您将学习如何使用Python和机器学习库来构建和评估线性回归模型，并将其应用于实际的房价预测任务。
内容概述
- 学习前需要掌握的知识
- 机器学习中线性回归的概念
- Python的基础语法
- MSE（均方误差）和R2_score（决定系数）等评估指标的含义
- 数学求解过程
- 房价预测问题背景
- 使用usa_housing_price.csv数据集，该数据集包含多个影响房价的属性，如Area Income、House Age、Number of Rooms、Population、Area等。
- 目标是通过这些属性建立线性回归模型，预测合理的房价。
- 具体步骤
- 单因子模型：以面积（Area）为输入变量，建立单因子线性回归模型，评估模型表现，并可视化预测结果。
- 多因子模型：以income、house_age、number of rooms、population、area为输入变量，建立多因子线性回归模型，评估模型表现。
- 预测房价：使用训练好的多因子模型，预测特定输入条件下的合理房价。
- 数据集
- usa_housing_price.csv文件包含用于训练和测试模型的数据。
使用方法
- 数据准备：将usa_housing_price.csv文件读取到内存中，使用Pandas库进行数据处理。
- 模型训练：使用Scikit-learn库中的线性回归模型进行训练。
- 模型评估：通过MSE和R2_score评估模型的表现。
- 预测房价：使用训练好的模型进行房价预测。
注意事项
- 确保Python环境已安装必要的库，如Pandas、Numpy、Matplotlib和Scikit-learn。
- 数据集路径需根据实际情况进行调整。
通过本资源文件，您将掌握线性回归模型的基本原理和应用方法，并能够在实际问题中进行房价预测。