Для задачи предсказания цены на жилье на основе количественных переменных, таких как количество комнат, площадь и этажность, мы должны выбрать модель, которая подходит для регрессионных задач. В данном случае, мы хотим предсказать непрерывную переменную (цену), а не классифицировать данные.

Рассмотрим предложенные модели:

• Модель решающего дерева: Хорошо подходит для регрессионных задач и может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные.
• Модель логистической регрессии: Используется для бинарной классификации, поэтому не подходит для данной задачи.
• Модель байесовской регрессии: Это также регрессионная модель, которая может быть применена, но она может быть менее популярна в данном контексте.
• Модель градиентного бустинга: Это мощная регрессионная модель, которая часто показывает хорошие результаты на задачах предсказания.
• Модель XGBoost: Это усовершенствованная версия градиентного бустинга, которая также часто используется для регрессии и может давать отличные результаты.
• Модель случайного леса: Это ансамблевая модель, которая может быть использована для регрессии и хорошо справляется с задачами предсказания.
• Модель нейронной сети: Может быть использована для регрессии, но может быть излишне сложной для данной задачи, если нет большого объема данных.
• Модель к-ближайших соседей: Это простая модель, которая также может быть использована для регрессии, но может быть менее эффективной на больших наборах данных.

Таким образом, среди предложенных моделей, наилучшим выбором для задачи предсказания цены на жилье будут:

• Модель градиентного бустинга
• Модель XGBoost
• Модель случайного леса

Эти модели хорошо справляются с задачами регрессии и могут дать точные прогнозы на основе имеющихся данных. Если необходимо выбрать одну, я бы рекомендовал Модель XGBoost, так как она часто показывает наилучшие результаты в задачах предсказания и имеет много настроек для улучшения качества модели.