Sklearn 机器学习 房价预估 拆分训练集和测试集

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Sklearn 机器学习 房价预估：拆分训练集和测试集全流程解析

在机器学习建模中，训练集（Training Set） 与 测试集（Test Set） 的划分是第一步且极其关键。
无论是做房价预测、销售预测还是用户行为分析，这一步都决定了模型评估结果是否可信。

本文将用 两个案例 演示完整的数据集拆分流程：

1. 模拟房价数据集（适合初学者快速理解）
2. 真实 California Housing 数据集（适合实战）

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📌 一、为什么要拆分训练集和测试集

在机器学习中，如果用同一份数据同时训练和测试模型，会出现 过拟合（Overfitting）：
模型在训练数据上表现很好，但在真实场景中效果差。

拆分数据的意义：

1. 训练集：用于训练模型，学习数据规律
2. 测试集：用于检验模型在未见过数据上的表现

📍 核心思想：测试集要像“真实世界数据”，帮助评估模型泛化能力。

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📊 二、案例一：模拟房价数据集拆分

1. 准备模拟数据（扩充为100条样本）

import pandas as pd
import numpy as np# 固定随机种子，保证结果可复现
np.random.seed(42)# 生成100条模拟数据
n_samples = 100
data = {'面积': np.random.randint(60, 220, size=n_samples),     # 60-220㎡'卧室数': np.random.randint(1, 6, size=n_samples),      # 1-5个卧室'位置评分': np.random.randint(4, 11, size=n_samples),   # 4-10分'价格': 0.8*np.random.randint(60, 220, size=n_samples) \+ 0.5*np.random