根据提供的数据集编写一个机器学习算法，用于预测房价。


数据集包括房屋面积、房龄和房价，分别为1000平方英尺、5年和300000美元，1200平方英尺、7年和450000美元，900平方英尺、1年和220000美元，1500平方英尺、10年和500000美元。
您可以使用回归算法，例如线性回归或决策树，来预测房价。首先，您需要将数据集分成训练集和测试集。然后，在训练集上训练算法，利用特征（房屋面积和房龄）来预测标签（房价）。最后，在测试集上测试算法的准确性和泛化能力。针对此数据集，建议使用多个算法进行比较， 并选择最适合的算法来预测未知数据的房价。