在Intern的时候帮某客户做一个预测的模型。因而想到从该模型中抽一部分出来做一个DEMO，旨在和大家分享一下一般建立预测模型框架的思路。
因涉及项目机密，本程序不会使用原数据，而用相似的boston数据集。
区别在于原数据集数据量少而特征多，所以要做特征工程，而boston数据集则是数据量多而特征少。
项目经验告诉我们，【特征工程】的好坏对最终效果有非常大的影响！
因而本项目也不会开完整源代码。本程序旨在分享一般搭建模型框架的思路。
本程序只是一个demo版本，仅用于学习使用!
This project is for learning only!
main.py：主函数入口
具体细节，请细看demo代码的注释部分!
对于DEMO部分，最终验证的MSE: 12.7812，MAE: 2.5694。验证效果图如下：
对于实际项目部分，(脱敏后的)结果展示如下：
可见，我们的模型的验证表现还是相当不错的。
当然我们也尝试了多种方法和不同的评价指标。
可见【特征工程】+【模型】的选择好坏对最终效果有非常大的影响！(具体用了啥就不透露啦~)