生成一个可以评估机器学习模型性能的任务。输入应该包括数据集的描述和评估指标。
1）数据集：30000个房屋列表，其中包括每个房屋的表面积、房龄、位置和售价。
2）评估指标：使用均方根误差（RMSE）评估机器学习模型的性能。
任务：预测每个房屋的售价。 

数据集描述：每个数据点包括房屋的表面积、房龄、位置和售价。 

评估指标：均方根误差（RMSE），衡量预测值与实际值之间的差异。模型的RMSE值越小，表示模型的预测能力越好。