シンプルの力: 住宅価格を予測するための線形回帰

不動産セクターは世界で最も多様で複雑なセクターの 1 つです。不動産価格がどのように決定されるかを理解することは、特に家の大きさ、寝室の数、場所、ガレージのサイズ（ある場合）などの複数の要因によって左右されるため、難しい場合があります。 しかし、これらすべてが本当に決定要因となるのでしょうか?

この記事では、シンプルだが強力なモデルである線形回帰を検討します。これは、住宅価格を予測するだけでなく、言及された変数の一部が本当に正しいかどうかを特定するのにも役立ちます。モデルに重要または影響を与えます。

この記事を通して以下のことを学びます:

• 分析用の不動産データを準備する方法。
• 信頼できる結果を得るために満たさなければならない仮定 (正規性、等分散性など) を含む、線形回帰の基礎。
• Python でのモデルの実際的な実装。
• 結果の解釈、主要な指標、考慮すべき次のステップ。

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