如果您希望创建一个机器学习解决方案来预测房价，下面是您可以遵循的步骤示例:

1. 定义问题: 您可以先定义问题，比如说您希望通过该方案预测一栋房子的预期售价。

2. 收集数据: 接下来，您需要收集和整理相关数据，数据可以通过政府部门，机构公开数据和第三方数据等获取。您可以获取房屋的信息，如面积、房间数量、卫生间数量、地理位置等，并获取对应房子的售价。

3. 清洗数据: 清洗数据是一个重要的步骤，需要删除或更正错误、不完整、不格式化或重复的数据。同时，确定哪些特征对预测更有价值，去掉不相关的特征。

4. 分析数据: 在这一步中，您可以探索性数据分析，比如使用可视化、统计方法来了解数据的基本情况、数据分布，变量间的关系等。

5. 准备数据: 根据您收集的数据，您可以准备数据并将它转换成可供模型使用的格式。您可以执行归一化、标准化、离散化和哑变量等。

6. 选择模型: 接下来，您可以选择一个合适的机器学习算法来训练您的数据。有很多算法可供选择，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等。

7. 训练模型: 然后您可以使用选择的算法，利用训练数据来训练模型。

8. 评估模型: 在这一步中，您可以使用测试数据对模型进行测试，并
生成一个机器学习解决方案的示例。