用线性回归模型预测房价

线性回归模型是一种常见的机器学习模型，可以用于预测房价。它基于房屋的各种特征，如面积、卧室数量、浴室数量、地理位置等，来预测房价。

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现线性回归预测房价的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取房价数据集
data = pd.read_csv('house_price_dataset.csv')

# 提取特征和标签
X = data[['sqft', 'bedrooms', 'bathrooms', 'latitude', 'longitude']]
y = data['price']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测房价
new_data = pd.DataFrame({'sqft': [1500], 'bedrooms': [3], 'bathrooms': [2], 'latitude': [37.7749], 'longitude': [-122.4194]})
prediction = model.predict(new_data)

print(prediction)

在这个示例中，我们首先使用Pandas库读取了一个房价数据集，然后使用LinearRegression类创建了一个线性回归模型。接下来，我们使用模型的fit方法来拟合数据，并使用模型的predict方法来进行预测。最后，我们输出了预测结果。