在这个案例研究中，我们将探讨如何使用机器学习模型来预测房价。房价预测是一个常见的应用场景，可以帮助房地产开发商、投资者和政府机构做出更明智的决策。

数据集

我们使用的是来自Kaggle的Housing数据集，这个数据集包含了美国加利福尼亚州旧金山的房屋销售数据，包括房屋的面积、房间数量、浴室数量、年份、位置等特征。

模型

我们选择了多种机器学习模型进行房价预测，包括线性回归、决策树、随机森林和梯度提升树等。

结果

通过对比不同模型的预测结果，我们发现梯度提升树模型在预测房价方面表现最佳。

案例总结

这个案例展示了如何使用机器学习模型进行房价预测。通过选择合适的模型和特征，我们可以得到较为准确的预测结果。

房价预测数据集

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