二手房数据的分析与挖掘（七）-- 预测房价

实验环境

Windows7
Anaconda3
pandas
numpy

实验内容

在Jupyter notebook中利用numpy、pandas进行数据和模型的加载，利用模型来预测房价。

实验步骤

一、数据来源

特征处理后的测试数据（特征处理_test_data.csv）：https://download.csdn.net/download/qq_35809147/11178561
测试数据（测试数据.xlsx）：https://download.csdn.net/download/qq_35809147/11177349

二、代码解析

import numpy as np
import pandas as pdtest_data = pd.read_csv(u'H://特征处理_test_data.csv')test_data.head()

test_data.info()

X = test_data#将训练的模型从文件当中读出来
from sklearn.externals import joblib
predict_model = joblib.load('d://predict_model.m')
y = predict_model.predict(X)#Hand
class_mapping = {u'便宜' : 1,u'适中' : 2,u'昂贵' : 3}
inverse_mapping = {v: k for k, v in class_mapping.items()}y = pd.Series(y).map(inverse_mapping)
y

source_test_data = pd.read_excel(u'd://测试数据.xlsx')source_test_data['Hand'] = ysource_test_data

source_test_data.to_excel(u'H://预测结果.xlsx', index=False)

三、预测结果下载：

预测结果数据：https://download.csdn.net/download/qq_35809147/11179137

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