房价预测是机器学习领域的一个经典问题，通过分析房屋的特征，预测其价格。以下是一些关于房价预测的教程和资源。
教程列表
数据预处理：在开始预测之前，我们需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值以及特征工程等。
特征选择：选择对房价预测影响最大的特征，可以提高模型的准确性和效率。
模型选择：常见的房价预测模型包括线性回归、决策树、随机森林等。
模型评估：通过交叉验证等方法评估模型的性能。
相关资源
图片展示
这里有一张房价预测的数据可视化示例：
希望这些资源能帮助你更好地理解房价预测。如果你有其他关于机器学习的问题，欢迎访问我们的机器学习论坛。