房价预测回归数据集HousePredictionRegressionDataset-guraseessingh07
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，回归分析，数据集，机器学习，房地产，数据分析，预测模型，房价
数据概述： 该数据集包含了用于房价预测的训练和测试数据，记录了不同房屋的各项属性及对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确给出，但通常涵盖近几年或特定时间段的房屋交易信息。
地理范围：数据覆盖了特定区域的房屋信息，具体地理位置信息未在数据集名称中明确，但通常包含城市或地区的房屋数据。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋面积，卧室数量，卫生间数量，地理位置，建成时间，装修情况，周边设施，房价等。
数据格式：数据提供CSV等格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开数据，可能包括房屋销售记录，评估报告等，并已进行整理和清洗。
该数据集适合用于回归分析，机器学习和数据挖掘等领域，特别是在房价预测模型的构建和评估中具有重要价值。
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：适用于房价影响因素分析，房价预测模型构建，房地产市场趋势研究等，如探索不同因素对房价的影响，构建预测模型等。
行业应用：可以为房地产开发商，经纪人，评估师等提供数据支持，特别是在房屋定价，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，房屋购买决策和市场策略制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，预测模型等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户构建准确的房价预测模型，为房地产市场分析和决策提供数据支持。
