概述全球及中国房地产市场的现状，房价波动的影响因素，指出房价预测对政府、开发商和购房者的重要性
回顾线性回归和决策树模型在房价预测中的应用，总结各自的优势和局限性，并指出现有研究的不足
明确本研究的目标，即通过比较线性回归和决策树模型，为房价预测提供更优的模型选择依据
介绍本研究采用的定量分析方法，包括数据来源、预处理、模型构建、模型评估指标及实验流程
回顾线性回归模型的基本原理及其在房价预测中的经典研究，总结其优势和局限性
介绍如何构建多元线性回归模型，分析特征与房价的线性关系
采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等指标评估线性回归模型的性能
回顾决策树模型的基本原理及其在房价预测中的研究进展，总结其在处理非线性关系和高维数据方面的优势
介绍如何构建决策树模型，分析特征重要性及非线性关系
采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等指标评估决策树模型的性能
对数据集进行描述性统计，分析房价分布、特征相关性等
展示线性回归模型的系数及其显著性，分析各特征对房价的影响，并报告模型在测试集上的预测性能（MSE、RMSE、R²）
展示决策树的结构及特征重要性排序，并报告模型在测试集上的预测性能（MSE、RMSE、R²）
对比两种模型在预测精度、解释性、计算效率等方面的表现，并可视化预测结果（如真实值与预测值的散点图）
分析线性回归和决策树模型在不同场景下的适用性，讨论模型在处理线性与非线性关系时的表现差异
指出数据集的局限性（如样本量不足、特征缺失），讨论模型参数调优的不足及改进空间
建议尝试其他统计学习方法（如随机森林、支持向量机）进行对比研究，提出结合多种模型（如集成学习）以提高预测精度的可能性
为房地产从业者提供模型选择的建议，提出数据收集和特征工程的优化方向
总结研究的主要发现，重申线性回归和决策树模型在房价预测中的优缺点
强调研究对房价预测领域的贡献及实际应用价值