运用最小二乘法探索数据预测：房价与贷款额度估算模型

最小二乘法简介

最小二乘法是一种常用的统计方法，用于确定一条最适合一组数据的直线。其核心思想是找到一条直线，使该直线与所有数据点的距离之和最小。

使用Python实现房价预测

导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

加载数据

data = np.loadtxt('house_prices.csv', delimiter=',')

划分训练集和测试集

X_train = data[:, :-1]
y_train = data[:, -1]

训练模型

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

评估模型

score = model.score(X_train, y_train)
print('训练集得分：', score)

使用模型预测

X_test = [[1000, 2]]  # 输入房屋面积
y_pred = model.predict(X_test)
print('预测房价：', y_pred)

使用最小二乘法进行贷款额度预测

导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

加载数据

data = np.loadtxt('loan_amounts.csv', delimiter=',')

划分训练集和测试集

X_train = data[:, :-1]
y_train = data[:, -1]

训练模型

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

评估模型

score = model.score(X_train, y_train)
print('训练集得分：', score)

使用模型预测

X_test = [[10000, 2]]  # 输入贷款申请人的收入和信用评分
y_pred = model.predict(X_test)
print('预测贷款额度：', y_pred)

结论

最小二乘法是一种简单而有效的统计方法，广泛应用于数据预测领域。通过使用Python，我们可以轻松地实现最小二乘法的应用，并对房价和贷款额度进行预测。希望本文能对您的学习和实践有所帮助。