析城市经济与住宅市场的关联机制：通过 36 个城市 2012-2021 年的经济与住宅市场数据，探究城市经济指标（如 GDP、产业结构、财政收支等）与住宅价格（含商品房、二手房）的相互影响关系，识别影响住宅价格的关键经济驱动因素。 构建住宅价格估值模型：以具体城市（如数据完整度较高的城市）为例，结合经济指标与住宅市场数据（如房地产开发投资额、销售面积、价格等），建立房价预测模型，为城市住宅市场调控与居民购房决策提供参考。 揭示区域差异与空间分布特征：对比不同城市的住宅价格及其影响因素，分析经济发展水平、人口结构（户籍人口缺失需注意）与住宅市场的空间差异，为城市分类施策提供依据。

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基于决策树的鸢(yuan)尾花分类考察基于四个特征联合描述样本，构造的二叉分类决策树模型，决策树的可视化。 步骤：1. (1)导入scikit-learn内置的datasets 数据集模块 (2)导入scikit-learn内置的tree包的 DecisionTreeClassifier API接口模块 2-2. 决策树的可视化 3. 有关参数设置： Parameters 类别数=3； 绘制颜色表； 步长 4. 加载iris数据集,获取该数据集对象的data部分，以及类别标号 5. 初始化决策树分类模型实例；并基于X，y 训练集，学习CART分类树 并且详细介绍了参数的应用

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