【源码】基于Python的房价预测系统

项目简介

本项目借助机器学习方法开展房价预测工作。运用Python的pandas库处理数据，通过sklearn库的随机森林回归模型（RandomForestRegressor）构建预测模型，适用于房地产领域的数据分析与预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与处理：可读取CSV格式的训练和测试数据。
2. 特征工程：从数据里提取用于预测的特征。
3. 模型建立：利用随机森林回归模型进行房价预测。
4. 模型训练与测试：用训练数据训练模型，并用测试数据进行预测。
5. 结果输出与保存：将预测结果保存为CSV文件，便于后续使用。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保Python环境已安装必要的库，如pandas和sklearn，可使用pip安装： bash pip install pandas scikit-learn
2. 下载源码：从指定的链接或仓库下载本项目的源码。
3. 数据准备：准备训练和测试数据，格式为CSV。
4. 运行代码：直接运行house_price.py脚本： bash python house_price.py
5. 查看结果：脚本执行完毕后，会在同一目录下生成名为result.csv的文件，其中包含预测结果。

注意：本项目假设你已经具备基本的Python编程和机器学习知识，并且熟悉相关的库和工具。如果你遇到任何问题，可以参考相关的在线文档和教程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】