线性回归预测房价C语言编程

线性回归是一种统计学方法，用于建立两个变量之间的线性关系模型，常用于预测数值型数据。在C语言中实现线性回归预测房价，首先需要对房价数据集进行读取、处理，并计算特征值与目标值的相关系数。下面是一个简单的步骤概述：

1. **数据预处理**：从文件或数据库中加载房价数据，通常包含一些特征（如房间数、面积等）和对应的房价。

2. **特征选择**：选择影响房价的关键特征作为输入变量(X)，目标变量(Y)通常是房价。

3. **模型初始化**：创建权重向量（w）和偏差项(b)作为模型的初始参数。

4. **梯度下降算法**：通过迭代优化算法，调整w和b的值以最小化预测值和实际值之间的均方误差（MSE）。对于每一步迭代，计算梯度并更新模型参数。

5. **预测函数**：定义一个函数，给定新的输入特征，使用当前的权重和偏差计算预测的房价。

6. **评估**：用测试数据集验证模型的性能，比如查看R²分数或其他评价指标。

以下是简化版的C代码示例（未包括所有细节）：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义数据结构
typedef struct {
    double features[10]; // 假设有10个特征
    double target;         // 房价
} DataPoint;

double mse(DataPoint* data, int size, double* weights, double bias) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        double prediction = dot_product(data[i].features, weights) + bias;
        sum += pow(prediction - data[i].target, 2);
    }
    return sum / size;
}

void gradient_descent(DataPoint* training_data, int size, double learning_rate, double* weights, double bias, int epochs) {
    for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
        double dw = 0, db = 0;
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            dw += 2 * (prediction(training_data[i], weights, bias) - training_data[i].target) * training_data[i].features;
            db += 2 * (prediction(training_data[i], weights, bias) - training_data[i].target);
        }
        dw /= size;
        db /= size;
        
        weights[0] -= learning_rate * dw; // intercept
        for (int i = 1; i < sizeof(weights)/sizeof(weights[0]); i++)
            weights[i] -= learning_rate * dw * training_data[i].features[i];
        bias -= learning_rate * db;
    }
}

// 预测函数
double prediction(DataPoint dp, double* weights, double bias) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < sizeof(dp.features)/sizeof(dp.features[0]); i++)
        sum += weights[i] * dp.features[i];
    return sum + bias;
}

int main() {
    // ... 实现数据加载、模型训练等操作 ...
    
    return 0;
}

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要更复杂的库支持数据处理和数学运算，以及交叉验证等技巧来提高模型性能。