Lesson2：房价预测

在处理数据之前，我们首先要观察以下各个feature的分布，方差，看看是否有outlier，如果，对其进行去噪处理。
采用的方法是：利用ensemble的方法，集成多个模型的预测结果。
在进行正式训练之前，我们可以将 train data 和 test data合并，一起对其进行预处理，这样，处理后的test最后便可以直接放到训练好的model中进行prediction。

code中一些note：

1、将不平滑的label（price）进行平滑(正态分布)，从而更好地fit model，这种处理方式类似于对unbalanced data进行的处理：

2、正确化变量

3、可以一次性将dataset中的所有category数据全都one-hot：

参考：house price 预估代码