本案例探讨了如何使用高级机器学习模型进行房屋价格预测。通过结合多种特征和先进的算法，我们能够更准确地预测房屋的价格。
数据预处理
在进行预测之前，我们需要对数据进行预处理。这包括：
- 数据清洗：移除缺失值和不合理的数据。
- 特征工程：创建新的特征，如房间面积与房间数量的比例。
- 数据标准化：将所有特征的值缩放到相同的范围。
模型选择
我们使用了以下几种模型进行预测：
- 线性回归
- 决策树
- 随机森林
- 梯度提升机
结果分析
通过对不同模型的性能比较，我们发现梯度提升机在预测房屋价格方面表现最佳。
相关资源
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