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用户给出的往期房价数据，默认为housing.data，数据文件每行含有14项，其中前13项为房价影响因素，最后一项为同类型房价中位数，如下表：
属性名 解释 类型 CRIM 该镇的人均犯罪率 连续值 ZN 占地面积超过25平方米的住宅用地比例 连续值 INDUS 非零售商业用地比例 连续值 CHAS 是否临近ChariesRiver 离散值，1=邻近，0=不邻近 NOX 一氧化氮浓度 连续值 RM 每栋房屋的平均客房数 连续值 AGE 1940年之前建成的自用单位比例 连续值 DIS 到波士顿5个就业中心的加权距离 连续值 RAD 到径向公路的可达性指数 连续值 TAX 全值财产税率 连续值 PTRATIO 学生与教师的比例 连续值 B 1000(FM-0.63)^2,其中FM为外国人占比 连续值 LSTAT 低收入人群占比 连续值 MEDV 同类型房屋价格中位数 连续值 (房价影响因素及房价表)
整个系统应基于所给往期数据训练出相应模型，使模型可以对今后的房价进行预测，预测准确率保持在99%-50%之间。
程序应有多个.c文件，每个.c实现不同功能，例如：数据分配、模型训练、模型预测质量检验、模型预测。
程序的函数声明位于不同.h文件内，但函数的具体实现位于.c文件中。
github仓库（暂无）：
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