在这个案例研究中，我们将探讨如何使用数据科学方法来预测房价。以下是一些关键步骤和考虑因素：
- 数据收集：首先，我们需要收集相关的房价数据，包括房屋的面积、地点、建筑年份等。
- 数据预处理：在模型训练之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量。
- 特征工程：通过特征工程，我们可以提取出对房价预测有用的特征，例如房屋的平方数和地点的评分。
- 模型选择：我们可以选择多种机器学习模型进行房价预测，例如线性回归、决策树和随机森林。
- 模型训练与评估：使用训练数据来训练模型，并使用测试数据来评估模型的性能。
房价预测流程图
扩展阅读
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