线性回归是机器学习中最基础的算法之一，其核心在于通过特征与目标变量之间的线性关系进行预测。在房价预测场景中，常用的数据集包含以下字段：
- 房屋面积（平方英尺）📏
- 房间数量（卧室+客厅）🛏️
- 地理位置（经纬度坐标）🌍
- 建造年份（年份）📅
- 周边设施评分（1-10分）📌
数据集示例 📊
以下是一个简化版数据集的预览：
| 房屋编号 | 面积 | 房间数 | 地理位置 | 建造年份 | 价格（万美元） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 1200 | 3 | 40.7122° | 2010 | 300 |
| 1002 | 1500 | 4 | 41.8781° | 2005 | 420 |
📌 数据来源：本数据集为模拟数据，实际应用中可使用 真实房价数据案例 进行训练
数据使用建议 🛠️
- 特征工程：对地理位置进行编码（如聚类或One-Hot）
- 模型训练：使用Python的scikit-learn库构建回归模型
- 可视化分析：通过散点图观察特征与价格的分布关系