机器学习实战课程：房价预测案例 🏠📊

欢迎进入「机器学习案例：房价预测」课程！本课程将通过实际数据集，带你掌握如何使用Python构建房价预测模型。通过本案例，你将学习到数据预处理、特征工程、模型训练与评估等核心技能。

📚 课程目标

• 理解房价影响因素与数据分析流程
• 掌握线性回归、决策树等算法的实际应用
• 学会使用Pandas、Scikit-learn等工具进行建模
• 完成完整的房价预测项目实践

🧱 数据集说明

本次案例使用 波士顿房价数据集（已脱敏处理），包含以下特征：

• 房屋面积（square_feet）
• 地理位置坐标（latitude_longitude）
• 房龄（age）
• 周边设施评分（amenities_score）
• 房屋类型（house_type）

💡 提示：你可以在 机器学习教程 中学习更多关于数据预处理的知识！

✅ 实现步骤

1. 数据加载

   import pandas as pd  
   data = pd.read_csv("house_prices.csv")  
   

2. 特征工程
   • 处理缺失值
   • 特征标准化
   • 特征选择（如使用 SelectKBest）
3. 模型训练
   • 使用线性回归（LinearRegression）
   • 训练集/测试集划分（train_test_split）
4. 结果评估
   • 计算RMSE、MAE等指标
   • 可视化预测结果（如残差图）

📈 模型结果示例

🌐 扩展学习

• 想了解更复杂的模型？点击前往 房价预测进阶案例
• 学习如何使用可视化工具分析数据？查看 数据可视化教程

📝 注意：实际项目中建议使用更全面的数据集（如加州房价数据集），可点击 加州房价案例 获取更多信息！