🏡 在当今社会，买房已成为许多家庭的重要目标之一。然而，在不同地段和房型中做出最佳选择，往往需要大量的时间和精力。这时，利用机器学习算法进行房价预测就显得尤为重要了。🚀
📈 本次作业旨在通过线性回归模型预测南京地区的房价。我们首先收集了南京各区域的房屋数据，包括面积、楼层、建筑年代等关键因素。接着，我们将这些数据输入到线性回归模型中，训练模型以识别影响房价的主要因素。🎓
📊 数据分析显示，房屋面积、地理位置以及建筑年代是影响南京房价的关键因素。我们的模型能够准确地预测房价，并为潜在购房者提供有价值的参考信息。🎉
🎯 通过这次实践，不仅加深了对线性回归的理解，还学会了如何将理论知识应用到实际问题中去。这将为我们未来的研究工作奠定坚实的基础。🌟
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