如何提升回归模型的稳定性和准确性？

在实际生活中，比如房价预测，经常会遇到一种情况：有大量的特征和样本数据，但模型的预测准确度仍然不尽人意。这时候，单一的模型（如支持向量机回归）可能表现得并不够好。

考虑到这个问题，解决方案可能是使用集成方法，特别是Bagging算法，来提升模型的性能。例如，在房价预测的场景下，不仅仅使用一个支持向量机模型（SVR），而是利用Bagging算法集成多个SVR模型。

下面是一个模拟的房价预测数据：

房屋面积（平方米）	房间数	地段评分	近商场距离（米）	房价（万元）
100	3	9	200	300
80	2	8	300	240
120	4	10	150	360
…	…	…	…	…