线性回归是一种简单而强大的机器学习算法，常用于预测数值型数据。在本教程中，我们将学习如何使用线性回归来预测房价。
简单线性回归
简单线性回归是一种只有一个自变量和一个因变量的回归模型。以下是一个简单的线性回归模型：
y = mx + b
其中，y 是因变量，x 是自变量，m 是斜率，b 是截距。
房价预测实例
以下是一个使用线性回归预测房价的实例：
- 收集数据：收集房屋的面积、地点和其他相关特征。
- 预处理数据：清洗数据，处理缺失值，并进行特征工程。
- 训练模型：使用收集到的数据训练线性回归模型。
- 预测房价：使用训练好的模型来预测新的房价。
线性回归房价预测
资源链接
想要了解更多关于线性回归的信息，可以参考以下链接：
希望这个教程能够帮助你更好地理解线性回归及其在房价预测中的应用。🏠📈