本研究基于Kaggle房屋价格数据集，采用XGBoost回归模型构建房价预测系统。通过数据预处理（缺失值填充、特征工程、偏态处理）、分类特征编码和目标变量对数转换，结合网格搜索进行超参数调优。实验结果表明，优化后模型交叉验证RMSE显著提升，关键特征包括房屋质量（OverallQual）、总面积（TotalSF）和车库属性（GarageCars）。特征重要性可视化显示，房屋整体质量是预测房价的最关

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本实验成功实现了对软科中国网站大学排名数据的自动化采集，掌握了网络爬虫的基本原理和实现方法。通过本次实验，加深了对HTML解析、数据提取和存储的理解，提高了Python编程能力和实际问题解决能力。特别是针对特定院校（广东财经大学）的排名变化分析，体现了数据采集的针对性和实用性。可改进之处：可增加数据去重和清洗功能；可添加进度显示功能，方便监控爬取过程；可考虑使用数据库存储替代CSV文件；可增加异常

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