用Julia编写一个基于线性回归的房价预测算法

在Julia语言中，你可以使用其强大的数据科学库如`StatsModels`来进行线性回归分析，下面是一个简单的例子，展示如何创建一个基于最小二乘法的线性回归模型，并预测房价：

# 首先，假设我们有一个包含房屋面积和售价的数据集
using DataFrames, CSV
# 加载数据
data = CSV.read("house_prices.csv") # 假设文件名为house_prices.csv

# 推荐使用Pandas-like API DataFrame
df = DataFrame(data);

# 定义特征变量（X）和目标变量（y）
X = df[:, :area] # 房屋面积列
y = df[:, :price] # 售价列

# 导入统计模型模块
using StatsModels

# 创建普通最小二乘模型
model = lm(@formula(price ~ area), data=df)

# 计算并显示回归系数
coef = coefficients(model)
println("回归系数 (Intercept): ", coef[1])
println("每增加一平方米，预测价格的变化量: ", coef[2])

# 对新数据进行预测
new_area = [1000, 1500] # 新的房屋面积值
prediction = predict(model, new_area)
println("预测价格: ", prediction)

在这个例子中，我们首先加载数据、定义输入和目标变量，然后创建一个`lm`函数表示的线性回归模型。通过`predict`函数，我们可以对新的房屋面积值做出预测。