使用KNN、线性回归和决策树进行房价预测

在房地产市场中，准确预测房价是一个重要而复杂的任务。为了解决这个问题，我们可以使用不同的机器学习算法来建立预测模型。在本文中，我们将探讨使用K最近邻（KNN）、线性回归和决策树这三种算法进行房价预测的方法。

首先，我们需要准备数据集。我们可以收集一些与房价相关的特征，如房屋的面积、卧室数量、浴室数量、地理位置等。同时，我们还需要收集相应的房价作为目标变量。这些数据可以通过各种途径获取，如公开的房价数据集或者通过爬取房地产网站。

接下来，我们将使用Python编程语言和一些常见的机器学习库来实现房价预测模型。首先，我们导入所需的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing i