包含多种方法，用于房价预测模型的构建（如LR和KNN）。

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简介：
1. 通过运行csv_create.py脚本，将data目录下包含的Excel文件转换为CSV格式，并将其保存至data文件夹中；2. 随后，利用csv_split.py脚本对data文件夹中的CSV文件进行划分，生成训练集和测试集，并将它们分别保存在hf文件夹中；3. Housing_test1.py脚本负责执行任务一，即房地产均价预测，并采用线性回归模型进行建模，其预测结果将被存储在results/Housing_LR目录下；4. Housing_test2.py脚本同样用于执行任务一房地产均价预测，但此次采用了K近邻回归模型进行建模，模型的预测结果则保存在results/Housing_KNN目录下；5. Housing_test3.py脚本则针对任务二的小区价值评价进行建模，同样采用线性回归模型，并且在预处理数据缺失值时运用填零法或均值法等策略，其预测结果将被存储在results/Housing_LRplus或results/Housing_LRplus2文件夹中；6. 最后, Housing_test4.py脚本用于执行任务二的小区价值评价，并使用K近邻回归模型进行建模。在处理数据缺失值方面, 同样采用了填零法或均值法等方法, 模型的预测结果将会保存在results/Housing_KNNplus或者results/Housing_KNNplus2文件夹中。

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