房价预测一直是结构化数据建模中最有代表性的回归任务之一。这场 Kaggle 竞赛围绕公寓价格估计展开，目标清晰，评价指标采用平均绝对误差，既适合训练表格建模基本功，也非常接近真实业务里的自动估价场景。文章内容围绕赛题理解、数据判断、特征工程、回归建模和案例参考展开，重点不放在比赛流程本身，而放在如何把公开竞赛题拆解成一套可复用的价格预测方案。对于正在补齐数据分析与机器学习实战能力的人群，这类题目比抽象算法讨论更能建立工程感。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 Предсказание цен квартир。这是一道典型的结构化回归建模题，核心任务是依据房屋相关属性预测公寓价格，贴近房地产估值、交易定价和资产评估等真实业务。赛题虽然采用 Kaggle 竞赛形式，但本质上对应的是表格数据项目中最常见的一类问题：在存在缺失、异常、尺度差异和特征关联的条件下，建立稳定的价格预测模型。训练过程能够系统覆盖数据理解、特征工程、回归模型选择、误差分析与结果校准，也适合作为从数据分析走向机器学习建模的实战入口。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景题目聚焦住宅价格预测，属于以结构化数据为核心的回归问题，强调从房屋属性、区位信息及交易相关特征中提取定价信号。这类任务在真实场景中常伴随样本分布不均、异常高价或低价房源、字段缺失和非线性关系，考验的不只是建模能力，还包括对业务定价逻辑的理解。问题抽象、业务映射、探索性分析、异常识别、特征关系判断、回归建模思维表格型房产数据、数值特征、类别特征、可能存在的缺失值与派生统计特征房地产估值、二手房挂牌定价、金融抵押评估、区域房价分析、资产管理/