根据其他产品预测新产品的价值？

Question

我有下面的数据集，每行是一辆车有5个值，最后他的价格

我想添加一个新的汽车行的5个值，并得到价格计算/预测的基础上，从前面的行学习。你知道吗

这可以在excel或python中完成吗？你知道吗

Answer 1

你要找的是解决“回归”问题的方法。在Python和Excel中有很多方法可以做到这一点。如果你在谷歌上搜索“Python回归机器学习”，你会发现很多关于如何设置数据的帮助。你知道吗

对于Python，我将尝试使用scikit学习模块。示例代码可能如下所示：

from sklearn import linear_model
import pandas as pd

# assume the input dataset you have above is read into a pandas dataframe:
data = pd.read_csv('inputdata.csv')

X = data[['Value1','Value2','Value3','Value4','Value5']]
y = data['Price']
regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets
regr.fit(X, y)

# now assuming some new set of data with the same columns as your training data 
X_test = pd.read_csv('inputdata.csv')[['Value1','Value2','Value3','Value4','Value5']]

# can generate predictions with
predictions = regr.predict(X_test)

从上面可以看出，用来建立某种模型的代码非常小，这种模型可以预测一个新的值。然而，这个模型可能做得不太好。理解如何构建一个强大的模型超出了这个问题的范围，但是在线上有很多资源可以帮助您做到这一点，for example。你知道吗