生成将房价与地理位置相关联的分类模型。
该数据集包含1000个样本和10个特征。特征包括房屋面积、车库数量、卧室数量等。样本涵盖了美国20个主要城市的不同社区。
建议使用监督学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树或随机森林等，将房价与地理位置相关联的分类模型生成。

首先，需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据归一化等。

接下来，可以将数据集拆分为训练集和测试集，并使用监督学习算法对训练集进行训练。

在训练过程中，应该注意选择适当的模型参数，以提高模型性能和准确度。

最后，使用测试集评估模型的性能。可以使用一些指标来评估模型，如准确度、召回率、F1分数等。

需要不断尝试和优化模型，才能得到最佳的结果。