根据提供的数据集，使用机器学习模型进行房价预测。

提供一个包含2000个实例和20个属性的数据集。其中训练集包含1500个实例，测试集包含500个实例。每个实例都包含该房屋的属性，例如卧室数量、面积和房龄。另外一个目标变量是该房屋的售价。
该任务需要使用监督学习中的回归模型进行房价预测。可以尝试选择一些广泛使用的回归模型，例如线性回归、决策树回归、随机森林回归、支持向量回归等，并结合数据集特征进行模型选择和调整，以提高预测效果。在模型训练中可以尝试使用交叉验证来避免过拟合或欠拟合的问题。最后使用测试集数据来验证模型的预测效果。