kaggle房价预测：项目流程

1.下载和缓存数据集；2，读取数据集；3，数据预处理；4，训练流程函数设定；5，k折验证函数；6，k折训练流程来寻找较好超参数；7，利用超参数来更新预测

详细流程以及函数注意：

一.下载和缓存数据集：核心三个函数：0-建立含有网址和哈希码的字典，便于之后判断和提取；

1-从网页获取数据集：

                {1-对输入文件进行assert判断其是否位于字典中（关键字）；

                2-如果在字典中，判断其路径是否存在，使用exist()函数判断（没有对应文件夹可以makedirs先创建一个）

                第二部分为两个:如果存在，进入内层逻辑，with open文件后利用for加read函数进行迭代读取，每次把读取的内容传入sha1()中，之后利用sha1.hexdigest()和原本存放在字典中的哈希码比较，如果相同，通过return来返回文件路径并结束下载函数，如果不同，则结束exist()内层逻辑，进入后面的下载步骤。

                3-下载步骤（在exist判断失败后）：利用reguest.get()函数通过网址下载，并且下载完后with open文件用.write(f.content)写入，并且返回文件路径}

2-对获得的数据集进行解包：

     &nbs