基于一组给定的数据集，为数据集提供一个合适的模型。
一个包含许多特征的数据集，如房屋价格或人口普查数据集。
针对此类包含许多特征的数据集，可以采用各种机器学习算法来创建模型，其中一些可能包括线性回归、决策树、随机森林、神经网络等。在选择适当的模型时应考虑数据集的大小、复杂度、特征之间的相关性等因素。对于房屋价格数据集，线性回归模型是一种流行的选择。而对于人口普查数据集，决策树或神经网络模型可能更适合。