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      "content": "#数据介绍\n       此数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House\u000bPrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述：\u000b\n- CRIM: 城镇人均犯罪率\u000b\n- ZN: 住宅用地所占比例\u000b\n- INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例\u000b\n- CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析\u000b\n- NOX: 环保指数\u000b\n- RM: 每栋住宅的房间数\u000b\n- AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例\u000b\n- DDIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离。\u000b\n- RAD: 距离高速公路的便利指数\u000b\n- TAX: 每一万美元的不动产税率\u000b\n- PRTATIO: 城镇中的教师学生比例\u000b\n- B: 城镇中的黑人比例\u000b\n- LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群\u000b\n- MEDV: 自住房屋房价中位数（也就是均价）\n#数据集合\n       数据集由train.csv、test.scv和saample.csv三个文件组成，其中train.csv是训练数据集，共有404条数据，包含13列特征和一列房价；test.csv为测试数据集，共有102条数据，包含13列特征，无房价信息。sample.csv文件是提交结果时参考的模板文件，提交结果按照此文件格式提交，格式错误会影响分数。\n",
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      "content": "#波士顿房价预测\n##预测房价：回归问题\n      回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别\n##波士顿房价数据集\n      通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。数据集只有506条记录，划分成404的训练集和102的测试集。每个记录的特征取值范围各不相同。比如，有0~1,1~12以及0~100的等等。\n##注意\n- 每天最多可以提交20次\n- 提交后102条数据中使用其中51条作为公示分数排名，另外51条则不公布，最后综合算分。",
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      "content": "#结果提交格式\n       请提交csv文件，文件共有两列，中间用逗号隔开，第一列为id[0~101],第二列为你的模型对test.csv中信息的预测结果，请按照与test.csv中相同的顺序填写，第一行统一规定为id,predict，模板请看data中的sample.csv。",
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