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# 基于线性回归的房价预测系统实现

项目背景

随着城市化进程的加快，人工智能在房地产市场的预测应用日益广泛。本项目旨在通过线性回归算法，为用户提供基于城市人口与房价数据的房价预测服务。该方法简单高效，适合本地部署，可在3天内完成开发与测试。

技术思路

  1. 数据准备：将输入数据整理为二维数组，拆分成城市人口（X）和房价（Y）两个变量。
  2. 线性回归模型：使用Python中的scikit-learn库实现简单线性回归算法，通过拟合直线方程$ y = ax + b $进行预测。
  3. 结果可视化：通过matplotlib绘制预测结果，直观展示房价变化趋势。

代码实现

# 项目说明
# 使用Python实现线性回归算法，本地运行，包含数据处理与预测结果可视化

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

# 读取输入数据
file_path = 'housing_data.csv'
city_population = np.genfromtxt(file_path, delimiter=',', skipheader=0)
housing_price = np.genfromtxt(file_path, delimiter=',', skipheader=1)

# 数据预处理
X = city_population[:, 0]
y = housing_price[:, 0]

# 线性回归模型训练
X_train = X
y_train = y

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测房价变化
predicted_values = model.predict(X_train)

# 输出结果
print("预测后的房价变化趋势：")
print(predicted_values)

# 可视化预测结果
plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=100)
plt.plot(X, y, label='真实数据', color='blue')
plt.plot(X, predicted_values, label='预测结果', color='red')
plt.title('房价变化趋势预测')
plt.xlabel('城市人口（万人）')
plt.ylabel('预测房价（万元/平方米）')
plt.legend()
plt.show()

实现细节

  1. 数据读取：使用genfromtxt读取CSV文件，确保数据格式正确。
  2. 线性回归训练：使用LinearRegression类，通过fit方法训练模型，参数通过X和y的均值计算。
  3. 预测结果：将训练后的模型应用于训练集X，得到预测值，并可视化结果。
  4. 输出结果：将预测值以列表形式输出，方便用户直接使用。

学习价值

本项目通过实现线性回归算法，不仅学习了Python编程语言，还掌握了数据处理、算法应用和可视化技术。预测结果可直观展示房价变化趋势，为实际应用提供可靠依据。预测结果可进一步可视化，便于用户理解模型效果。

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