今天来聊聊简单线性回归这个基础又有趣的机器学习模型！😎 它是预测分析中非常重要的工具，尤其适用于探索两个变量之间的关系。假设我们有一个数据集，其中包含房屋面积和房价的数据（👇数据集下载地址见文末👇）。通过简单线性回归，我们可以找到一个最佳拟合直线，用以预测不同面积的房子价格是多少。📈

首先，我们需要理解公式：y = mx + b，其中`m`是斜率，`b`是截距。通过最小化误差平方和（即均方误差MSE），我们可以得到最优解。🤔 实际操作时，可以使用Python中的`scikit-learn`库快速实现。比如加载数据后，调用`LinearRegression()`即可完成建模！

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🔗 [数据集下载地址]

💡 小贴士：虽然线性回归简单易懂，但记得检查数据是否符合线性假设哦！📊

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