用机器学习算法预测房价。


房产数据集，包括价格、房龄、房屋面积、卧室数量等特征。
使用机器学习算法预测房价需要进行以下步骤：

1. 收集房产数据集，包括价格、房龄、房屋面积、卧室数量等特征。
2. 对数据集进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、标准化等。
3. 将数据集分为训练集和测试集。
4. 选择合适的模型，例如线性回归、决策树、随机森林等，进行训练和优化。
5. 使用测试集进行验证和评估，确定模型的性能和精度。
6. 使用最优模型进行预测和应用，例如预测新的房屋价格。