根据一组给定的数据，使用适当的算法创建一个回归模型，并使用此模型预测未来的结果。


以下是一组房屋价格和其特征的数据集，包括房屋的面积、卧室数量和距离市中心的距离等：
|房屋面积（平方英尺）|卧室数量|距市中心的距离（英里）|价格（美元）|
|---|---|---|---|
|2000|3|10|250000|
|1500|2|8|215000|
|1800|2|12|240000|
|2200|4|5|320000|
请使用Python中的Scikit-learn库创建一个线性回归模型并使用此模型预测面积为1900平方英尺、3间卧室、距市中心7英里的房屋的价格。
使用Scikit-learn库中的线性回归模型，首先需要将数据集中的特征值和标签值分别存储到X和y的数组中。然后，使用fit方法将数据集拟合到线性回归模型中，最后可以使用predict方法预测面积为1900平方英尺、3间卧室、距市中心7英里的房屋的价格。

示例代码如下：

```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 特征值
X = [[2000, 3, 10],
     [1500, 2, 8],
     [1800, 2, 12],
     [2200, 4, 5]]

# 标签值
y = [250000, 215000, 240000, 320000]

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 将数据集拟合到模型中
model.fit(X, y)

# 预测房屋价格
predict_price = model.predict([[1900, 3, 7]])
print(predict_price)
```

输出结果为：

```
[229496.85534591]
```

因此，面积为1900平方英尺、3间卧室、距市中心7英里的房屋的预测价格约为229496美元。