如何优化房价预测模型，让它更加准确？
在生活中，房价预测一直是一个热门但复杂的问题。传统的线性回归模型虽然简单，但在处理高维数据时可能会遇到问题。例如，预测房价时，通常会考虑多个因素：面积、房间数、地理位置等。
假设有一组房屋数据，每条数据包含房屋的面积、房间数、是否近地铁和所在区域的平均收入。目标是预测房屋的售价。
| 面积（平方米） | 房间数 | 是否近地铁（是=1，否=0） | 所在区域平均收入（万元） | 售价（万元） |
|---|---|---|---|---|
| 80 | 3 | 1 | 15 | 300 |
| 90 | 2 | 0 | 10 | 200 |
| 100 | 4 | 1 | 20 | 400 |
| … | … | … | … | … |
面对这种高维数据，传统的线性回归模型可能会因为过拟合而失效。这时Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）就派上了用场。
文章目录
- Lasso回归
- sklearn 实现
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