线性回归、高斯消元与 LU 分解在康涅狄格州房地产购买决策中的比较分析

本文对应用于房地产购买决策过程的三种不同计算算法进行了综合评估。具体而言，我们基于一组财务与市场相关参数，分析来自 Scikit-learn 库的线性回归、带部分主元的高斯消元以及 LU 分解在预测康涅狄格州购房合理性上的效能。使用涵盖城镇细节、年度数据、利率与中位售价比率的数据集对各算法性能进行比较。我们的结果表明预测精度存在显著差异，线性回归与 LU 分解提供了最可靠的建议，而高斯消元在稳定性与性能上表现出局限。研究结论强调了算法选择在预测分析中的重要性，并提供了计算方法在房地产投资策略中实际应用的见解。通过 R 平方分数与均方误差等指标评估模型效能，我们细致理解了各方法的优劣，为房地产分析与预测建模领域贡献了有价值的知识。