House-Price-Predictor:实施了多元线性回归模型来预测房价-源码

房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量，以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后，我将自己的知识运用到分配方法，标准差，MSE，RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外，我考虑了线性回归中的多重共线性等问题，以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作： 下面是一个模型，用于说明数据集中变量