数据集包括一个特定城市的街区的房价.
给出下面的数据集示例, 概述一个预测计划.
为了预测给定城市的社区的房价,可以实施以下计划: 1. **探索数据分析:** 开始通过探索数据集来了解变量及其关系.生成总结统计数据并可视化数据,以确定不同社区的房价趋势,模式或相关性. 2. **数据预处理:** 通过处理缺失,错误或不一致的值来清理数据. 如果需要,将数据转换为准备分析. 3. **特征选择:** 确定和选择影响房价预测的最相关的特征. 特征可以包括平均家庭收入,房子大小,房子年龄,犯罪率,近邻设施等. 4. 模型分离:选择适当的数据模型,确保预测房价的不同情况. ** 选择和评估: 6. 随机测试和评估房价的模型,并准备准备更新. 培训: 根据不同的预测模型,在城市的房价和测试和评估模型的性能. ** 培训: 随机测试和评估. 测试和评估: 培训: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和评估: 准备和 准备. 准备和 准备: 准备. 准备和 准备: 准备. 准备: 准备. 准备: 准备. 准备: 准备. 准备: 准备: 准备. 准备: 准备: 准备: 准备. 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准备: 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 准 