项目概述：该项目主要职责是根据房子的一些属性来预测其房价，先对数据进行前期处理，提取有效特征，之后分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost
对房价进行了预测；
项目职责：
1.利用 pandas 读取数据，检视源数据，将测试和训练数据进行合并，减少数据前期处理步骤；
2.数据前期处理：对房屋价格采用对数方法进行平滑处理、对属性特征进行 one-hot 编码和利用平均值来处理缺失值；
3.将数据分成训练和测试集，采用交叉验证方法，分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost 来建立模型；
4.取均方误差作为损失函数，利用网格搜索，调整超参数，选出最好的 alpha 值；
5.根据测试数据表现，选择最优模型，最后发现 XGBoost 对房价预测效果最好