根据描述创建一个新的机器学习模型并训练它来预测房价。


描述：使用房屋面积、卧室数量、浴室数量、房间数量、该房屋所在街区的人均收入和房屋年龄，创建一个新的机器学习模型，该模型将使用这些特征预测未见过的房屋的销售价格。
可以使用回归算法，如线性回归或决策树回归等来创建一个机器学习模型。首先需要整理数据，包含上述特征和对应的房屋销售价格。然后，将数据拆分为训练数据和测试数据，使用训练数据训练模型，并根据测试数据的表现调整模型参数。最后，使用训练好的模型对新房屋的销售价格进行预测。需要注意的是，还需要进行特征工程和数据清洗，以确保数据质量和模型预测的准确性。