#使用一元线性回归对房屋面积与价格进行分析

使用一元线性回归对房屋面积与价格进行分析的步骤如下：

1. 导入必要的库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#导入数据集
dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, 1].values

2. 拆分数据集为训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

#拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

3. 训练模型

#使用训练集训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

4. 预测结果

#使用模型预测测试集的结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

5. 可视化结果

#可视化训练集结果
plt.scatter(X_train, y_train, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('房屋面积与价格的线性回归(训练集)')
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

#可视化测试集结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='red')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='blue')
plt.title('房屋面积与价格的线性回归(测试集)')
plt.xlabel('房屋面积')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

以上就是使用一元线性回归对房屋面积与价格进行分析的步骤，其中 `data.csv` 是包含房屋面积和价格的数据集，你需要将其替换为你自己的数据集。