pycharm房价预测

### PyCharm 中实现房价预测模型 #### 准备工作 为了在 PyCharm 中构建并运行一个基于 PyTorch 的房价预测模型，环境配置至关重要。确保安装了必要的 Python 库，包括但不限于 `pytorch` 和 `pandas`。可以通过命令行或终端执行如下指令来完成这些库的安装： ```bash pip install torch pandas scikit-learn matplotlib seaborn ``` #### 创建新项目 启动 PyCharm 后创建一个新的 Python 项目，在此项目内新建文件夹用于存储源代码、数据集以及其他资源。 #### 数据预处理 加载和准备数据对于任何机器学习任务都是至关重要的一步。考虑到 Ames 数据集中既有分类又有连续变量的特点[^1]，可以利用 Pandas 来读取 CSV 文件并对缺失值进行填充或删除操作；接着通过 One-Hot 编码转换类别型特征以便于后续建模过程能够更好地理解它们之间的关系。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('ames_housing.csv') # 处理缺失值 (此处仅为示意) data.fillna(data.mean(), inplace=True) # 对非数值列应用 one-hot encoding data_encoded = pd.get_dummies(data) # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( data_encoded.drop(columns=['SalePrice']), data_encoded['SalePrice'], test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 构建模型结构 定义神经网络架构时可以选择多种方式，最简单的方法是从单层感知机开始实验其性能表现如何。下面展示了一个基本线性回归器的设计思路，这同样适用于更复杂的多层全连接网络设计。 ```python import torch.nn as nn def create_model(input_dim): model = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 64), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), # 防止过拟合 nn.Linear(64, 32), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(32, 1)) return model.double() ``` #### 设置损失函数与优化算法 选择均方误差(MSE)作为衡量标准，并采用随机梯度下降(SGD)或其他自适应方法如 Adam 进行权重更新迭代求解最优解路径上的参数估计值。 ```python criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) ``` #### 开始训练循环 编写完整的训练逻辑流程控制语句块，其中包括前向传播计算预期输出结果y_pred、反向传播调整内部权值w/b以及周期性的验证评估指标变化趋势记录等功能模块集成在一起形成闭环控制系统不断逼近全局最小化目标位置直至收敛为止。 ```python for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() # 清除之前的梯度 outputs = model(X_train_tensor.float()) # 前向传递 loss = criterion(outputs.squeeze(-1).float(), y_train_tensor.float()) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播累积梯度 optimizer.step() # 更新参数 w & b if (epoch+1)%print_every==0: print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') ``` #### 测试阶段 当完成了上述所有步骤之后就可以进入最后也是最重要的环节—即对未知样本做出准确可靠的预测判断！ ```python model.eval() with torch.no_grad(): predictions = model(X_test_tensor.float()).squeeze().tolist() actuals = y_test.tolist() results_df = pd.DataFrame({ 'Actual': actuals, 'Predicted': predictions}) ```