欢迎访问 房屋价格预测 项目页面！这是一个基于机器学习的实战案例，帮助你掌握如何用 Python 分析房地产数据并构建预测模型。📌
📚 项目简介
通过历史房价数据，利用机器学习算法（如线性回归、随机森林等）训练模型，预测未来房价趋势。📊
数据来源：Kaggle - House Prices Dataset（点击下载数据集）
🛠 技术栈
- 编程语言：Python 3.x
- 库依赖：Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
- 模型类型：回归模型（支持多种算法切换）
- 可视化工具：数据分布图、特征相关性热力图、预测结果对比图
🧰 实现步骤
- 数据加载与预处理
- 特征工程与模型训练
- 模型评估与优化
- 预测结果可视化
🌐 扩展阅读
- Python_ML/Tutorials：入门机器学习的完整教程
- Data_Analysis/Projects：更多数据分析案例
📈 示例效果
以下为模型训练后的可视化结果：
如需进一步探讨模型优化策略或数据来源，欢迎查阅相关文档或参与讨论！💬