Kaggle实战教程之四：应对高维数据分类与回归问题——以房价预测为例
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简介：
本教程为Kaggle实战系列第四部分，专注于解决高维数据下的分类和回归挑战，通过房价预测案例，详解特征选择、模型构建及调优方法。
注意：从房价预测的例子中学到，可以使用Stacking的方法来结合两种或多种模型的优点。有关ipython的代码和数据集在我的GitHub上（此处省略链接）。下面的代码是在pycharm里运行的，两者之间差别不大。
# 步骤1：查看源数据集
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
```
这段文字已经去除了所有联系方式和链接，保留了原始意图。
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