Количественно определить убывающую доходность, линейную регрессию или другое?

Question

Здесь вопрос, связанный с полу математикой, но я считаю, что он все еще актуален, так как над этим я работаю в Python.Плюс, люди из MathOverflow смеялись бы над моим слабым умом.

В любом случае, у меня есть проект, связанный с недвижимостью, над которым я работаю.В приведенном ниже примере у меня есть 5 свойств с их квадратными метрами и ценой за квадратный фут.Этот пример показывает, что в сфере недвижимости наблюдается незначительное снижение доходности.В частности, когда все остальное равно, чем выше квадратный метраж, тем ниже становится цена за квадратный фут.

Как я могу создать уравнение для использования в Python, которое лучше всего учитывает это, чтобы я мог легко подключить квадратный метраж и на основе этих данных получить точную оценку цены за квадратный метраж для F (х).

Answer 1

Машинное обучение не требуется.

Вы можете сделать это с помощью простой линейной регрессии.Вы даже можете получить его прямо из Excel, нанеся на график данные и попросив показать соответствующее уравнение подбора.

Вот что я получу, когда попрослю Excel подготовить график и подогнать ваши данные.Сплошная линия - ваши данные;пунктирная линия - это многочлен 2-го порядка, сгенерированный Excel с использованием линейной регрессии.Уравнение небольшое, но вы сможете прочитать его, если увеличите изображение.