在这个案例研究中，我们将探讨如何使用机器学习算法来预测住房价格。以下是我们使用的一些关键技术和步骤。
数据集
我们使用了来自Kaggle的住房价格预测数据集，这是一个包含多种特征的住房数据集。
- 房屋大小（平方英尺）
- 房屋房间数
- 房屋浴室数
- 年份
- 街区
- 房价
技术栈
为了完成这个项目，我们使用了以下技术栈：
- Python：作为主要编程语言
- Scikit-learn：用于机器学习模型的构建和训练
- Pandas：用于数据处理和分析
- Matplotlib：用于数据可视化
模型
我们使用了多种机器学习模型来预测房价，包括：
- 线性回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
结果
通过对比不同模型的性能，我们发现随机森林模型在预测房价方面表现最佳。
模型性能
以下是我们使用随机森林模型在测试集上的性能指标：
- 准确率：92.3%
- 均方误差：$ 10,000 $
扩展阅读
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