背景介绍

随机森林是一种基于集成学习的监督学习算法，能够有效处理高维度数据并提升模型的泛化能力。在房价预测项目中，随机森林通过构建多个决策树来减少过拟合，从而提高预测精度。本项目旨在实现一个可独立运行的AI模型，涵盖数据预处理、模型训练和评估核心环节，并提供可视化结果，帮助开发者理解模型性能指标。

思路分析

1. 数据预处理
   • 输入数据需包含历史房价与城市属性特征，通过特征选择筛选相关性较高的变量。
   • 划分训练集和测试集，确保模型在训练时使用历史数据，测试时验证模型的泛化能力。
2. 模型构建
   • 使用RandomForestClassifier构建模型，通过n_estimators控制决策树的数量，确保模型多样性。
   • 训练集与测试集的分割方法采用train_test_split，平衡数据规模并避免数据偏差。
3. 评估指标
   • 输出模型训练结果，包括准确率、F1分数和均方误差等指标，评估模型性能。
   • 输出模型预测结果，展示不同城市对房价的影响。

代码实现

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载训练数据
df = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 特征和目标变量
X = df.drop('price', axis=1)
y = df['price']

# 分割训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 构造模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出结果
print("模型训练结果：")
print("准确率：{:.2f}%".format(model.score(X_test, y_pred)))
print("F1分数：{:.2f}".format(metrics.f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')))

# 输出模型评估结果
print("\n模型预测结果：")
for i, score in enumerate(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)):
    print(f"类别 {i}: {score:.2f}")

环境依赖

确保已安装以下依赖：
– pandas（用于数据处理）
– sklearn（用于随机森林模型）
– numpy（用于计算数值）
– matplotlib（用于可视化结果）

学习价值

本项目通过实际操作验证了随机森林模型在房价预测中的有效性，不仅展示了数据预处理和集成学习的核心思想，还提供了模型评估的直观结果。该代码可独立运行，便于开发者在本地环境中进行模型训练和验证，同时具备良好的可扩展性。

结论

随机森林模型在处理高维数据和提升预测精度方面表现出色，本项目通过数据预处理、模型集成和评估指标的综合运用，验证了其在房价预测任务中的有效性。开发者可根据实际需求调整参数（如n_estimators或max_depth）以优化模型表现。