📌 机器学习项目：房价预测

📊 项目概述
本项目通过机器学习模型预测房价，结合历史数据与特征分析，帮助用户理解房地产市场的趋势。核心目标是利用回归算法，基于面积、位置、房间数等变量，预测目标房产价格。

🛠️ 技术栈

  • 编程语言：Python
  • 框架：Scikit-learn, Pandas, NumPy
  • 工具：Jupyter Notebook, Matplotlib
  • 数据源：加州房价数据集（California Housing Dataset）

💻 实现步骤

  1. 数据加载与预处理
  2. 特征工程与数据标准化
  3. 模型训练（如线性回归、随机森林）
  4. 模型评估（RMSE, R²）
  5. 可视化结果与分析

📈 模型效果
通过训练集与测试集的对比，模型可实现对房价的较高精度预测。例如，随机森林模型在测试集上的R²得分可达 0.85+。

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