线性模型加利福尼亚州房价预测matlab

根据提供的引用内容，我们可以使用线性回归模型来预测加利福尼亚州的房价。以下是使用MATLAB实现线性回归模型的步骤：

1.首先，我们需要准备数据集。可以使用公开的加利福尼亚州房价数据集，该数据集包含了加利福尼亚州各个地区的房价以及一些相关特征，例如房间数、卧室数、人口数等等。可以使用MATLAB自带的数据集加载工具箱来加载数据集。

2.接下来，我们需要对数据集进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放等等。可以使用MATLAB自带的数据预处理工具箱来完成这些任务。

3.然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

4.接下来，我们可以使用MATLAB自带的线性回归工具箱来训练线性回归模型。可以选择不同的损失函数、正则化方法等等来优化模型。

5.最后，我们可以使用训练好的模型来预测新的房价。可以使用MATLAB自带的预测工具箱来完成这个任务。

以下是MATLAB代码示例：

% 加载数据集
load california_housing_dataset

% 数据预处理
X = [ones(size(housing, 1), 1) housing(:, 1:end-1)];
y = housing(:, end);
[X, mu, sigma] = zscore(X);
y = (y - mean(y)) / std(y);

% 划分训练集和测试集
m = size(X, 1);
idx = randperm(m);
X_train = X(idx(1:round(0.7*m)), :);
y_train = y(idx(1:round(0.7*m)), :);
X_test = X(idx(round(0.7*m)+1:end), :);
y_test = y(idx(round(0.7*m)+1:end), :);

% 训练线性回归模型
lambda = 0.1;
theta = trainLinearReg(X_train, y_train, lambda);

% 预测新的房价
price = [1, 1650, 3] * [0; (theta(2:end) ./ sigma')'];
price = price * std(y) + mean(y);

% 输出预测结果
fprintf('Predicted price: $%f\n', price);