除了XGBoost，还有哪些回归模型适用于房价预测？

房价预测是一个经典的机器学习问题，除了XGBoost（Extreme Gradient Boosting），还有很多其他回归模型可供选择，这些模型根据数据特点和需求的不同可能会有不同的表现。以下是几个常用的回归模型：

1. **线性回归（Linear Regression）**：基础且直观，适合处理线性关系的数据。

2. **岭回归（Ridge Regression）**：在线性回归的基础上加入了L2正则化，防止过拟合。

3. **Lasso Regression**：类似岭回归，使用L1正则化，常用于特征选择。

4. **随机森林回归（Random Forest Regression）**：集成多个决策树，可以处理非线性和高维数据。

5. **梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）**：与XGBoost类似，但不是基于树的算法，而是通过连续迭代改进预测。

6. **支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）**：通过构建最大间隔超平面进行预测，对于非线性数据有效。

7. **神经网络回归（Neural Networks）**：深度学习模型，可以捕捉复杂的函数关系，特别是使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理序列数据。

8. **K近邻回归（K-Nearest Neighbors, KNN）**：简单且易于理解，根据邻居的属性进行预测。

每个模型都有其适用场景和优缺点，选择时需要考虑数据的特性、预测精度的需求以及模型的解释性等因素。在实际应用中，可能还需要尝试不同的模型组合和参数调整来找到最佳解决方案。