机器学习之用Python实现最小二乘法预测房价

使用最小二乘法进行房价预测：

给定训练样本集合如下：

求解：当房屋面积为55平方时，租赁价格是多少？给出代码与运行结果图。

首先明白什么是最小二乘法，利用最小二乘法公式

p = (X^TX)^-1 X^T Y

import numpy as np
from numpy import mat
import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":# 1 获得x,y数据#  ##########X = np.array([10, 15, 20, 30, 50, 60, 60, 70])y = np.array([0.8, 1, 1.8, 2, 3.2, 3, 3.3, 3.5])plt.scatter(X, y)plt.show()# 2 矩阵形式转换X, YY_mat = mat(y).T# print(Y_mat)X_temp = np.ones((8, 2))#print(X_temp)X_temp[:, 0] = X# print(X_temp)X_mat = mat(X_temp)#print(X_mat)# 3 利用解析法 p = (X^TX)^-1 X^T Ypamaters = (((X_mat.T)*X_mat).I) * X_mat.T*Y_mat￥print(pamaters)# 4  显示predict_Y = X_mat * pamaters# print(predict_Y)plt.figure()plt.scatter(X, y, c="blue")plt.plot(X, predict_Y, c="red")plt.title("房价预测图")  # 设置图表标题plt.xlabel("房屋面积（m^2）")  # 设置x坐标轴标签plt.ylabel("租赁价格(1000$)")  # 设置y坐标轴标签plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Kaiti']  # 用来正常显示中文（黑体）常用字体包括： Kaiti-楷体； FangSong-仿宋； Microsoft YaHei-微软雅黑plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号plt.show()s = input("请输入房屋面积：")#print(s)s_temp = np.ones((1, 2))s_temp[:, 0] = s#print(s_temp)s_mat = mat(s_temp)z = s_mat * pamatersprint("租赁价格为：", z)

散点图和折线图

输入房屋面积即可得出租赁价格！

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