给定一组数据，使用适当的机器学习算法进行预测。


以下是一些房屋的历史销售数据：
|卧室数量|浴室数量|房屋面积(平方英尺)|销售价格|
|---|---|---|---|
|2|1|853|205,000|
|3|2|1352|300,000|
|4|3|1928|415,000|
    ......
根据给定的历史销售数据，可以使用监督学习算法（如线性回归、决策树回归、神经网络等）对房屋的销售价格进行预测。需要将卧室数量、浴室数量和房屋面积作为特征，销售价格作为标签，并将数据集划分为训练集和测试集进行模型训练和评估。预测过程中，将新的房屋信息输入模型，模型将输出该房屋的预测销售价格。