房地产行业是世界上最多样化和最复杂的行业之一。了解房价是如何确定的可能是一个挑战，因为它取决于多种因素，例如房子的大小、卧室的数量、位置、车库的大小（如果有的话）等等。 但这一切真的会成为决定因素吗？

在本文中，我们将探索一个简单但强大的模型，线性回归，不仅可以帮助我们预测房价，还可以确定所提到的一些变量是否真实在模型中很重要或有影响力。

通过本文，您将了解到：

• 如何准备房地产数据进行分析。
• 线性回归的基础知识，包括必须满足的假设（正态性、同方差性等）才能获得可靠的结果。
• 模型在 Python 中的实际实现。
• 结果的解释、关键指标以及需要考虑的后续步骤。