在给定的一组房屋价格数据上进行回归分析以预测房屋的售价。您可以使用任何适合的回归模型。
- 房屋1：2卧室，1浴室，1000平方英尺，10年前建造，位于市中心，售价为100,000美元。
- 房屋2：3卧室，2浴室，1500平方英尺，5年前建造，位于郊区，售价为200,000美元。
- 房屋3：4卧室，3浴室，2000平方英尺，2年前建造，位于山区，售价为300,000美元。
可以使用多元线性回归模型来预测房屋的售价，其中特征包括卧室数量，浴室数量，平方英尺数，建造年份和地理位置（例如，市中心、郊区、山区）。使用这些特征去构建一个模型，以建立房屋售价和这些特征之间的关系，并利用该模型对新房屋的售价进行预测。