支持向量机最小二乘法预测房价

根据提供的引用内容，我们可以了解到线性回归模型的最小二乘法可以用于房价预测。而支持向量机（SVM）是一种分类和回归分析的方法，可以用于解决线性和非线性问题。SVM的回归分析中，最小二乘法被称为ε-SVM，它的目标是最小化误差和间隔的加权和。因此，SVM最小二乘法可以用于房价预测。

下面是使用SVM最小二乘法预测房价的步骤：

# 引入必要的库
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()

# 训练模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_rbf.fit(X, y)

# 预测房价
X_test = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
y_rbf = svr_rbf.predict(X_test)

# 可视化结果
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X_test, y_rbf, color='navy', label='RBF model')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()