使用Python实现机器学习小案例：构建房价预测模型

背景

在日常生活中，很多人都希望了解某个区域的房价，特别是在购房时。如果我们能够根据一些已知的房屋特征（如面积、卧室数量、距离市中心的距离等）来预测房价，那将大大提高购房决策的效率。在本文中，我们将通过Python实现一个简单的房价预测模型，并帮助你理解机器学习的基本概念。

目标

通过使用机器学习的基本工具，结合一个简单的线性回归模型，预测房屋的价格。通过这个项目，读者可以：

理解机器学习的基本流程。 使用Python实现一个简单的机器学习模型。 学习如何评估机器学习模型的效果。 项目准备

在开始之前，请确保你已经安装了Python和以下必要的库：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

这些库将帮助我们进行数据处理、模型训练、评估和可视化。

1. 导入必要的库

首先，我们导入所需的Python库，包括数据处理、模型构建和结果可视化的工具。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error 2. 数据准备

我们将使用一个简单的假数据集，模拟一些房屋特征和对应的房价。这个数据集包括三列：房屋的面积、卧室数量以及房价。

# 创建一个简单的房屋数据集 data = { '面积': [50, 60, 70