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项目背景
该项目旨在构建一个能够预测房价的机器学习模型，通过分析莫里斯·韦尔斯（Morse Wells）数据集中的多种数据属性，如位置，房屋特征，以及周边环境及社区条件等，来预测不同的房屋的销售价格。
该项目有助于房地产营销专业人员根据当前市场变化快速，有效地做出适当的价格调整，在销售房屋时提高效率，节省成本。
### 项目目标
本项目的目标是利用 Morse Wells 数据集，构建一个用于预测房屋价格的机器学习模型。
为实现项目目标，我们将分析 Morse Wells 数据集，探索房屋价格和其他各项特征之间的关系，然后建立相应的模型，以此为基础，预测不同的房屋的价格。
### 问题陈述
本项目的问题陈述如下：
我们如何利用 Morse Wells 数据集，构建一个能够准确预测房屋价格的机器学习模型？
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