本项目是一个使用Python和机器学习技术进行房屋价格预测的案例。通过收集房屋的各种特征，我们构建了一个模型来预测房屋的价格。
项目亮点
- 数据驱动：基于真实房屋销售数据，确保预测结果的准确性。
- 模型选择：使用了多种机器学习模型，包括线性回归、决策树和随机森林等，以找到最佳模型。
- 可视化：项目提供了多种可视化工具，帮助用户更好地理解模型和预测结果。
技术栈
- 编程语言：Python
- 机器学习库：scikit-learn, pandas, numpy
- 可视化库：matplotlib, seaborn
项目步骤
- 数据收集：从公开数据源收集房屋销售数据。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，并进行特征工程。
- 模型训练：选择合适的模型，进行训练和调优。
- 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境，进行实际预测。
扩展阅读
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数据可视化
模型评估