c语言简单房价预测根据输入的房屋面积利用线性回归方程预测房价并输出，分为全局变量，程序主体框架，数据读入，线性回归等模块

在C语言中，实现一个简单的房价预测模型通常涉及以下几个部分：

**全局变量（Global Variables）**
首先，需要声明一些全局变量来存储常量如学习率、迭代次数、以及用于训练和预测的系数数组。

double learning_rate = 0.01;
int num_iterations = 1000;
double* coefficients; // 存放线性回归系数的数组

**程序主体框架（Program Structure）**
程序会包含主函数`main()`，其中包含了数据读取、初始化、训练模型和预测的过程。

int main() {
    // 数据读入模块
    read_data();
    
    // 初始化模型
    init_model();

    // 训练模型
    train_regression();
    
    // 输入房屋面积，进行预测
    double house_area = ...; // 用户输入的房屋面积
    double predicted_price = predict(house_area);

    // 输出预测结果
    printf("Predicted price for a %lf square meter house is: %.2f\n", house_area, predicted_price);

    return 0;
}

**数据读入模块（Data Input）**
假设有一个文件存放了房屋面积和对应的售价数据，可以使用文件操作来读取。

void read_data() {
    FILE* data_file = fopen("housing_data.txt", "r");
    if (data_file) {
        // 从文件中读取数据并存入数组
        while (!feof(data_file)) {
            //...
        }
        fclose(data_file);
    } else {
        printf("Error opening file.\n");
    }
}

**线性回归模块（Linear Regression）**
这部分包括计算梯度下降更新系数的函数、预测函数以及必要的数学运算。

// 初始化模型函数
void init_model() {
    coefficients = malloc(sizeof(double) * num_features); // 确保足够内存
    // 初始化系数到零或其他初始值
}

// 训练函数
void train_regression() {
    // 使用梯度下降算法更新系数
    // 分别处理数据集的每个样本
    // 更新公式类似于：coefficients += learning_rate * (y - y_pred) * x
}

// 预测函数
double predict(double input) {
    double prediction = coefficients[0]; // 基础项
    for (int i = 1; i < num_features; ++i) {
        prediction += coefficients[i] * input;
    }
    return prediction;
}