你的表兄通过房地产投机赚了数百万美元。他因你对数据科学的兴趣，提出与您成为生意伙伴。他将提供资金，而你将提供预测各个房屋价值的模型。你问你的表兄过去是如何预测房地产价值的，他说这只是直觉。但深入询问后发现，他已经从过去看过的房子中识别出了价格模式，并利用这些模式来预测他正在考虑的新房子的价值。机器学习也是一样的原理。以最简单的决策树为例子。

使用 scikit-learn 库来创建您的模型。在编码时，这个库被写作 sklearn。Scikit-learn 无疑是处理通常存储在 DataFrame 中的数据类型时最受欢迎的建模库。你的数据集有太多变量，难以完全理解，甚至难以整齐地打印出来。如何将这些令人眼花缭乱的数据缩减到你可以理解的范围呢？我们将从使用直觉选择几个变量开始。下面是一个使用 scikit-learn， 定义决策树模型并用

之前试过很多方法从huggingface下载数据集都有问题，咨询学长学姐和老师之后成功下载数据集，具体方法如下。