使用给定的数据集训练一个机器学习模型，以预测房价。
使用给定的数据集，设计和训练一个机器学习模型，通过学习历史数据，为城市中新的房屋预测正确的价格。该数据集应包含以下输入属性：
- 卧室数量
- 浴室数量
- 房屋的总面积
- 是否有停车位
- 区域和邻里的描述
- 构建日期和最后一次装修日期
可以使用回归算法（如线性回归、决策树回归等）来训练模型，以根据各种房屋属性预测房价。在训练模型时，可以将数据集分成训练集和测试集，以验证模型的准确性和泛化性能。对于类别属性（如停车位、区域和邻里的描述），可以使用独热编码或者标签编码将其转换为数值形式。最后，可以使用模型来根据给定的房屋属性进行预测。