作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着人们对机器学习的需求越来越高，许多公司都在追求更好地解决机器学习问题的能力。无论是从研究、工程、产品还是商业角度看待机器学习，都可以发现它有巨大的应用潜力。scikit-learn是一个开源的Python库，提供了许多用于机器学习任务的模型算法。本教程将通过一个简单的线性回归模型案例，带领大家使用scikit-learn进行房价预测。我们会介绍scikit-learn的基础知识，包括数据集准备、特征工程、模型训练、模型评估、超参数调整等，最后会给出一些相关的参考资料。

本篇文章假设读者已经具备了相关的机器学习的基础知识，掌握了scikit-learn的基本用法，例如数据集划分、模型训练、模型评估和参数调优。当然，更高级的内容也是可以提前知道的。

2.基本概念与术语

2.1 数据集

数据集（dataset）指的是包含输入特征（input features）和输出变量（output variable）的数据集合。对于房价预测这种典型的机器学习问题，数据集通常由两列组成：一列是特征，如房子面积、卧室数量、位置信息等；另一列是目标值，即房子的实际售价。输入特征和输出变量的关系通常是线性的，但也可能是非线性的或多项式的关系。

房价预测问题是一个典型的回归问题，即输入特征的值所对应的输出变量的值可以映射到另一个连续空间上。回归问题的特点就是找出一种函数（模型），能够描述输入和输出之间的关系。

2.2 模型与参数

模型（model）是对输入特征和输出