python线性回归预测房价

好的，我可以帮你解答这个问题。

首先，线性回归是一种常见的机器学习方法，适用于预测连续型变量的值。在房价预测中，我们可以使用线性回归来预测房价。

具体来说，我们需要收集一些房价相关的数据，例如房屋的面积、房间数量、地段等因素，以及相应的房价。然后，我们可以使用Python中的Scikit-learn库来实现线性回归模型。

以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('house_data.csv')

# 提取特征和标签
X = data[['area', 'rooms', 'location']]
y = data['price']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测房价
new_data = [[100, 2, 'Downtown'], [200, 3, 'Suburb']]
predicted_prices = model.predict(new_data)

# 输出预测结果
print(predicted_prices)

在这个示例中，我们使用了Pandas库来读取数据，并提取了房屋面积、房间数量和地段这三个特征作为预测因素。然后，我们用Scikit-learn库中的LinearRegression类创建了一个线性回归模型，并使用训练集训练了模型。最后，我们使用模型来预测了两个新房屋的价格。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，并且在实际应用中还需要进行更多的数据处理和特征工程，以提高模型的预测性能。