背景介绍

线性回归是一种常用统计学算法，用于预测变量之间的线性关系。本项目基于Python语言实现线性回归模型，支持本地环境运行，确保代码可直接部署到任何Python环境。通过读取特征变量和标签变量，应用线性回归算法，最终输出预测房价。

思路分析

线性回归的核心思路是找到变量之间线性关系的预测函数。具体实现步骤包括：
1. 数据预处理：将特征和标签变量进行标准化或归一化处理
2. 线性回归模型：使用scikit-learn库中的LinearRegression类实现
3. 模型训练与预测：构建训练集并预测未知样本的值
4. 输出结果验证：验证模型预测结果的准确性

代码实现

# 本地环境要求
# 假设运行环境已安装scikit-learn
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 输入数据
features = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
labels = [5000, 6000]

# 将数据转换为数组
X = np.array(features)
y = np.array(labels)

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
X_train = X[:len(X)//2]  # 分割训练集和测试集
X_test = X[len(X)//2:]
y_train = y[:len(y)//2]
y_test = y[len(y)//2:]

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predicted_price = model.predict(X_test)

# 输出结果
print(f"预测房价：{predicted_price[0]}')

总结

本项目实现了线性回归算法，并确保了代码的可运行性。通过文件读写功能读取输入数据，应用线性回归模型进行预测，最终输出预测结果。整个过程展现了Python语言在机器学习中的强大能力，同时也强调了本地环境运行的灵活性和实用性。