房地产价格预测提交结果数据集RealEstatePricePredictionSubmissionResults-pavfedotov
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 价格预测, 机器学习, 预测结果, 房价, 数据分析, 市场评估, 经济指标
数据概述：
该数据集包含了房地产价格预测任务的提交结果，记录了针对特定房地产项目的每平方米价格预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常指代特定时间点或预测时刻的快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可以推测与房地产市场相关。
数据维度：数据集包含两个字段：id（房地产项目的唯一标识符）和per_square_meter_price（每平方米价格预测值）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为submission_final_raif.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产价格预测竞赛或项目，提供了预测结果的汇总。
该数据集适合用于评估预测模型的性能、分析预测结果的分布，以及进行市场趋势研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、价格预测模型评估、机器学习模型对比等研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、投资公司提供数据支持，用于市场评估、风险管理、投资决策。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和风险评估，辅助投资决策和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训案例，帮助学生理解价格预测模型和市场分析方法。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性，分析不同项目价格的差异，以及探索影响房地产价格的因素。
