c语言简单房价预测根据输入的房屋面积，利用线性回归模型预测房价并输出

在C语言中，直接构建复杂的线性回归模型用于房价预测通常不是一个好的选择，因为C语言主要用于系统级编程，而不是数据科学或机器学习。然而，如果你需要一个简单的例子来演示如何基于房屋面积预测房价，你可以使用基础数学计算来模拟这个过程。

首先，你需要一些训练数据（如面积和对应的价格），然后可以创建一个简单的函数，假设存在一个线性关系（如房价=常数+面积乘以斜率）。下面是一个非常基础的伪代码示例：

#include <stdio.h>

// 假设的数据点（面积和价格）
const float area_data[] = {100, 150, 200, 250, 300};
const float price_data[] = {300000, 450000, 600000, 750000, 900000};

// 线性回归模型的基本要素
float slope;
float intercept;

void train_model() {
    int n = sizeof(area_data) / sizeof(area_data[0]);

    // 计算斜率和截距
    float sum_area = 0, sum_price = 0, sum_area_squared = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum_area += area_data[i];
        sum_price += price_data[i];
        sum_area_squared += pow(area_data[i], 2);
    }
    slope = (n * sum_area * sum_price - sum_area * sum_price_data) / (n * sum_area_squared - pow(sum_area, 2));
    intercept = (sum_price_data - slope * sum_area) / n;
}

void predict(float input_area) {
    float predicted_price = slope * input_area + intercept;
    printf("预测的房价: %.2f 元\n", predicted_price);
}

int main() {
    train_model();
    float user_input_area;
    printf("请输入房屋面积: ");
    scanf("%f", &user_input_area);

    predict(user_input_area);
    return 0;
}

这个代码只是展示了最基础的线性回归思想，并未涉及实际的线性回归库，也没有处理异常或真实数据集。在实际应用中，你会使用更专业的工具（如Python的Scikit-Learn或R语言等）来进行更精确的预测。