房价预测：从线性回想到决策树

在房地产市场分析中，预测房价是一个常见但充满挑战的任务。本文将探讨如何通过机器学习技术，特别是从线性回归到决策树模型的转变，来提高房价预测的准确性。

问题描述

假设我们有一份包含房屋特征数据的CSV文件，其中包括房屋面积、地址、是否有停车位、仓库和电梯等信息。我们的目标是通过这些特征来预测房屋的价格（以美元计）。然而，在使用线性回归模型时，我们发现模型的R²分数只有0.34，表明模型的预测能力较差。

数据预处理

首先，我们需要对数据进行预处理：

importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_spl