给定一个数据集，请编写一个机器学习模型来预测房价。
数据集，包括特征和房价目标。
首先，需要对数据集进行探索性数据分析（EDA）以了解数据集的特征和目标变量之间的关系。

然后，选择适当的机器学习算法（比如线性回归、决策树、随机森林等）来训练模型。

接下来，将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并调整模型超参数以提高预测准确度。

最后，在测试集上对模型进行评估，比较不同模型的表现，并选择最优的模型进行预测。