在这个教程中，我们将学习如何使用机器学习模型进行房价预测。以下是一些关键步骤和概念。

数据准备

首先，我们需要收集房价数据。以下是一些常用的数据源：

特征工程

特征工程是机器学习模型成功的关键步骤之一。以下是一些常用的特征：

  • 房屋面积
  • 房屋类型
  • 房屋年代
  • 地区位置

模型选择

有许多机器学习模型可以用于房价预测，以下是一些常用的模型：

  • 线性回归
  • 决策树
  • 随机森林
  • 梯度提升机

实践案例

以下是一个简单的房价预测案例：

# 代码示例

扩展阅读

房价预测