线性回归模型预测房价

线性回归模型是一种统计学方法，用于建立因变量（通常表示为房价）和一个或多个自变量（如房屋面积、卧室数量、地理位置等特征）之间的线性关系。它假设因变量的变化是连续的，并且可以通过自变量的线性组合来近似预测。在预测房价时，模型会学习每个特征对房价的影响程度，然后根据给定的新数据点计算出预测值。

以下是线性回归模型预测房价的基本步骤：
1. 数据收集：搜集包含房屋特征和价格的历史销售数据。
2. 数据预处理：清洗数据，填充缺失值，处理异常值，将类别变量转换为数值特征。
3. 特征工程：创建新特征，如平均价格/卧室数，或者使用多项式特征等。
4. 划分数据集：通常分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集验证模型性能。
5. 训练模型：使用最小二乘法或其他优化算法拟合模型参数，使得预测值与实际值之间的误差平方和最小。
6. 验证和调整：评估模型的预测精度（如均方误差或R-squared），并可能调整模型复杂度或特征选择。
7. 预测房价：当有新的房屋特征输入时，模型将基于学习到的参数生成房价预测。