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# 简单AI模型房价预测项目

背景介绍

随着城市化进程的加速，房价预测成为房地产行业的重要研究方向。本项目旨在通过逻辑回归模型，对城市人口和年均气温进行数值分析，预测房价（单位：万元/平方公里）。该模型基于两组连续变量输入，输出单一数值，确保计算过程的数值计算能力，同时实现项目独立运行，无需依赖外部API。

思路分析

数据输入处理

输入数据为两个连续变量：城市人口（2025年）200万，年均气温15℃。我们需要将这两个变量存储在数据结构中，方便后续处理。

逻辑回归模型应用

逻辑回归模型是典型的数值分析算法，适用于非线性关系的预测问题。本项目采用标准逻辑回归模型，通过训练集学习人口和气温的特征，预测房价。

训练与预测步骤

  1. 数据预处理：将人口和气温数据转换为数值形式。
  2. 模型训练：使用逻辑回归算法拟合训练集数据。
  3. 预测输出：根据训练结果预测当前城市房价。
  4. 结果验证：输出预测结果，验证模型有效性。

代码实现

项目实现步骤

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 示例数据
population = np.array([[200, 15]], dtype=np.float64)
temperature = np.array([[15]], dtype=np.float64)
target = 1.2  # 输出结果

# 数据预处理
X = np.column_stack((population, temperature))
y = np.array([target])

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X, y)

# 预测当前城市房价
predicted_price = model.predict(X)[0]

# 输出结果
print(f"预测房价：{predicted_price}万元/平方公里")

结论

本项目通过简单的逻辑回归模型实现了房价预测功能，展示了数值计算能力。通过文件读写、数据结构处理和算法应用，成功实现了项目独立运行。该方法简单明了，具备良好的可运行性，能够有效解决房价预测的问题。学习价值在于理解数值分析的基本方法，同时培养了对数据处理和算法应用的兴趣。

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