给定一个简单的数据集，创建一个简单的机器学习模型，用于预测其余部分的值。


数据集为一个包含美国房价的数据集，包括房屋的尺寸、地理位置和周围配套设施等信息。
要创建一个用于预测美国房价的机器学习模型，可以使用回归算法，如线性回归或决策树回归。首先，将数据集拆分为训练集和测试集，并对训练集进行特征工程，例如通过缩放数值特征和独热编码分类特征。然后，使用所选的回归算法拟合训练集，并使用测试集评估模型性能。最终，可以使用该模型来预测其他房屋的价格。