如何通过已有数据来预测搬家费用？包括数据清洗等问题

Question

我希望自己编写一个预测或是说计算搬家费用的程序，但是不知道具体该用什么方法实现，希望有思路的大神们可以提供一下援助，万分感谢！

需要用到的数据有：

搬家费用（Y）

搬家距离（X1，这里分为6种情况，处理数据是会用1-6数字代替）

搬运物品及数量（X2，这个数据应该会是一个list，还有要搬运的物品及对应数量）这里有个问题是，该如何处理这个list才能实现这个程序？

是否有电梯（X3，值为Y/N）

是否需要拆装（X4，值为Y/N）

然后Y的值是和这4个变量相关的，我现在如果想做一个程序，通过输入X1, X2, X3, X4的值来预测Y值，应该用什么样的方法呢？

可能会用python或R来解决这个问题，大概知道是个什么逻辑，但是具体该用什么方法不太清楚，希望大家可以提供一些思路，谢谢！

Answer 1

首先你要有足够数量的数据，按照你说的有x1 x2 x3 x4四列，以及标记y
然后可以用sklearn svm拟合
https://blog.csdn.net/fahail/article/details/76666967