【Python机器学习】零基础掌握LinearRegression经典线性回归

有没有想过，为什么房价会受到多种因素的影响？

现代生活中，购房是大多数人的一项重要任务。但是房价是如何确定的呢？通常，房价不仅受到地理位置的影响，还受到房屋大小、装修程度等多种因素的综合作用。那么，如何准确地预测一个房子的合理售价呢？

为了解决这个问题，这里提出了一个解决思路：使用线性回归模型。这种模型可以根据多个变量（如地理位置、房屋大小、装修程度等）来预测一个目标变量（房价）。

假设有以下模拟的房价数据：

地理位置（公里）	房屋大小（平方米）	售价（万元）
1	1	6
1	2	8
2	2	9
2	3	11

得到了房价与地理位置和房屋大小的关系，可以用这个模型来预测任何新房子的售价，只需要知道它的地理位置和大小。