加州房价预测报告及代码数据集

简介：
本资料提供详尽分析与预测加州各地房产价格趋势，并附有相关Python代码和数据集，助力深入探究影响房价的关键因素。 加州房价预测可以通过使用数据挖掘的回归算法对加州房价数据集进行训练，并评估其效果来实现。我们将采用线性回归、梯度下降、岭回归、套索回归以及弹性网回归等方法来进行预处理并找出最佳模型。 ### 2.1 调用库函数 #### 2.1.1 数据集的加载和预处理 一、**数据加载与划分** 在将数据划分为训练集和验证集之前，需要先对所有属性以及房价进行相关性分析。通过这一过程剔除那些相关性较弱的特征，并保留具有较强关联性的作为最终模型中的输入变量。 二、**数据预处理** 为了简化计算并减少训练时间，在划分出用于学习的数据子集中只选取前600个样本，其余部分将被排除在外。接着需要检查这些选定样本中是否存在缺失值；若有，则使用这600条记录的平均数来填补空缺项。 最后一步是去除“ocean_proximity”字段，“ocean_proximity”的信息在所选取的数据子集中保持一致（即所有前600个观测都是相同的），因此这个属性不会为模型提供额外的信息价值，所以无需将其作为特征使用。