房地产价格预测图像数据集RealEstatePricePredictionImageDataset-aisocuos

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产，房价预测，图像识别，多模态数据，机器学习，房屋评估，地理位置，数据集

数据概述：该数据集包含房地产相关的图像数据和结构化数据，记录了房屋信息和对应的价格。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据集包含邮编信息，可用于地理位置分析。数据维度：数据集包含图像数据和结构化数据。结构化数据包括房屋的卧室数量（Bedrooms）、浴室数量（Bathrooms）、面积（Area）、邮编（ZipCode）和价格（Price）。图像数据包含房屋的图片，文件名与结构化数据中的ID对应。数据格式：数据以CSV和JPG格式提供。CSV文件包括train_data.csv（训练数据）、test_data_no_target.csv（测试数据，无价格标签）和submission_template.csv（提交模板），JPG文件为房屋的图像。来源信息：数据来源于公开数据集，用于房地产价格预测相关研究。该数据集适合用于房价预测、图像识别和多模态数据分析等领域。

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：适用于房地产价格预测、图像特征提取、多模态数据融合等方面的学术研究。行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、租赁市场分析等行业提供数据支持，特别是在房价预测、房屋价值评估等方面。决策支持：支持房地产投资决策、市场分析和风险评估。教育和培训：作为机器学习、数据分析和计算机视觉课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解多模态数据分析方法。此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，以及图像信息对价格预测的贡献，帮助用户构建更准确的房价预测模型。