本案例地址 Тренинг для экзамена。这是一道典型的表格回归建模题，主题聚焦房地产估值，本质是在给定结构化特征的前提下预测房产价格。题目规模不大，更接近机器学习训练型竞赛，适合用来系统练习从业务目标抽象、特征理解、数据清洗到回归模型评估的完整流程。由于采用 RMSE 作为评价标准，赛题对大误差更敏感，能够有效训练对异常值、特征分布和模型泛化能力的把控。这类任务在真实业务中对应资产定价、抵押评估、租售推荐与区域分析等场景，具备明确的落地价值。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景该题属于通用结构化数据上的房价预测问题，核心不是炫技式算法设计，而是围绕有限表格特征建立稳定的数值预测模型。场景具有明显业务约束，价格受位置、面积、房屋属性和区域差异等多因素共同影响，数据中往往伴随缺失值、偏态分布与异常样本，贴近真实定价任务的建模环境。问题抽象、回归任务建模、特征理解、异常值识别、数据预处理、训练验证设计结构化表格数据、数值特征、类别特征、可能包含缺失值与偏态分布的房产属性数据房地产估值、二手房定价、租金预测、抵押物评估、区域市场分析竞赛目标
