程序设计课程实践：房价预测模型

"房价预测1" 本资源是一个关于程序设计课程实践的作业，主题是“房价预测”，由学生应宇杰于2021年4月12日完成，这是他的第四次作业。作业中涉及的数据结构是一个包含房屋坐标(x, y)的结构体数组，以及一系列用于计算线性回归的变量，如`sumx`、`sumy`、`sumxy`和`sumxx`。代码片段展示了一个简单的输入处理函数和数据读取功能，用于读取文件中的房屋坐标数据。 在房价预测问题中，学生可能正在使用线性回归模型来预测房价。线性回归是一种统计方法，用于建立因变量（通常是房价）与一个或多个自变量（如房屋面积、地理位置等）之间的关系。在这个例子中，可能的自变量是`x`，而房价是因变量`y`。线性回归模型可以表示为： \[ \hat{y} = a \cdot x + b \] 其中，`\(\hat{y}\)`是预测的房价，`a`是斜率（表示`x`每增加一个单位，`y`的平均变化），`b`是截距（当`x=0`时的`y`值）。 代码中定义了两个全局变量`a`和`b`，分别用于存储模型的斜率和截距。`sumx`、`sumy`、`sumxy`和`sumxx`是计算线性回归参数所需的统计量，它们在`LineReg`函数中被用来求解`a`和`b`。计算过程基于最小二乘法，目标是最小化预测值与实际值之间的残差平方和。计算公式如下： \[ a = \frac{n\sum xy - \sum x \sum y}{n\sum x^2 - (\sum x)^2} \] \[ b = \frac{\sum y - a\sum x}{n} \] 这里的`n`是样本数量。代码中，`LineReg`函数遍历整个数据集来计算这些统计量，然后通过上述公式求解`a`和`b`，从而得到线性回归方程。 在实际应用中，线性回归模型可能不够精确，因为房价往往受到许多非线性因素的影响，例如地理位置、市场状况、房屋条件等。然而，对于初学者而言，线性回归是一个很好的起点，因为它相对简单且易于理解。在实际项目中，可以考虑使用更复杂的模型，如多项式回归、决策树、随机森林或神经网络来提升预测准确性。