量化收益递减还是线性回归或其他？

Question

与半数学有关的问题，但是我相信它仍然有效，因为这是我在Python中进行的工作。另外，MathOverflow的人会嘲笑我虚弱的头脑。

无论如何，我正在从事一项与房地产相关的项目。在下面的示例中，我有5个属性及其平方英尺和每平方英尺价格。这个例子说明房地产的回报率略有下降。具体而言，当其他所有条件都相等时，平方英尺越大，每平方英尺的价格就越低。

我该如何创建一个在Python中使用的方程式，从而最好地考虑了这一点，因此我可以轻松插入平方英尺，并基于此数据获得F（x）的每平方英尺价格的准确估计。

Answer 1

不需要机器学习。

您可以通过简单的线性回归来做到这一点。您甚至可以通过绘制数据并要求显示合适的拟合方程来从Excel中获得它。

当我要求Excel绘制并拟合您的数据时，这就是我得到的。实线是您的数据；虚线是Excel使用线性回归生成的二阶多项式。该方程很小，但是如果放大图像，您应该可以读取它。