房屋价格预测 内容 客观的： 使用L2正则化构建线性回归，该线性回归可用于基于一组功能来预测房屋的价格。 深入了解学习率和正则化超参数对模型性能的影响。 数据： 该数据集由2014年5月至2015年5月之间售出房屋的历史数据组成，其中有两个数据文件：培训（10,000个示例）和开发（5597个示例） 该数据集由23个特征（包括虚拟对象）组成。 最后一个是预测目标。 变量说明数据类型 虚拟[数字]：1 id [数字]：房屋符号 date [string]：日期房屋已售出。 分为3类：每月