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Sklearn 机器学习房价预估 —— 线性回归模型与正则化扩展
在机器学习中，房价预测 是一个经典的回归问题。
本文将从 线性回归公式推导 出发，逐步实现 Sklearn 中的线性回归模型，并扩展到 Ridge 回归（L2 正则化） 和 Lasso 回归（L1 正则化），最后通过可视化直观对比它们的效果。
📌 一、线性回归原理与公式推导
线性回归假设房价与特征（面积、房间数、地段等）之间存在线性关系：
y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ⋯ + β n x n + ϵ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \epsilon y=β0+β1x1+β2x2+⋯+βnxn+ϵ
其中：
- y y y：预测房价
- x i x_i xi：第 i i