R语言中预测单位面积房价并给出执行区间用到的算法

在R语言中，预测单位面积房价通常可以使用线性回归算法。具体步骤如下：

1. 加载数据集：使用read.csv()函数加载数据集。

2. 数据预处理：包括数据清洗、特征选择、数据转换等。

3. 数据拆分：将数据集分为训练集和测试集。

4. 模型训练：使用lm()函数构建线性回归模型，并使用训练集进行训练。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。

6. 模型预测：使用predict()函数对新数据进行预测。

以下是一个简单的R语言代码示例：

# 加载数据集
data <- read.csv("house_price.csv")

# 数据预处理
# ...

# 数据拆分
train <- data[1:500, ]
test <- data[501:1000, ]

# 模型训练
model <- lm(price ~ ., data = train)

# 模型评估
predictions <- predict(model, test)
mse <- mean((test$price - predictions)^2)
mae <- mean(abs(test$price - predictions))

# 模型预测
new_data <- data.frame(... # 新数据
                       )
new_predictions <- predict(model, new_data)

其中，house_price.csv是包含房价和各种房屋特征的数据集。price是因变量，其他变量是自变量。在模型训练中，使用lm()函数构建线性回归模型，并将训练集数据作为参数传递给data参数。在模型评估中，使用predict()函数对测试集进行预测，并计算MSE和MAE。在模型预测中，使用predict()函数对新数据进行预测。