房屋租金预测学习赛

这场竞赛适合谁

适合已具备 Python 和基础机器学习回归知识的学习者，尤其是正在学习数据挖掘、梯度下降和多因子房价预测的人。参赛者需要能处理表格型房屋特征数据，并训练模型输出租金预测结果。

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   能够读懂官方赛题与参赛规则

2. 02

   pandas 数据处理

3. 03

   scikit-learn 回归模型

4. 04

   均方误差计算

5. 05

   CSV 文件生成

6. 06

   多特征回归分析

投入前确认：核心工作是把多个影响租金的特征转化为误差较小的回归预测；页面以平均预测误差评估结果，因此需要围绕回归模型效果进行调参与验证。提交还要求生成指定命名格式的 CSV 结果文件，并将 Python 代码另行发送。