房价预测岭回归模型预测结果数据集HousePricePredictionRidgeRegressionModelPredictions-bibeksa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，岭回归，预测结果，模型评估，交叉验证，机器学习，回归分析，数据建模
数据概述：
该数据集包含使用岭回归模型预测房价的结果，用于评估模型性能和进行预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未明确地理范围，可推断为用于房价预测的通用数据集。
数据维度：
1/ridge_submission.csv: 包含 "id"（预测目标标识）和 "price"（预测房价）两个字段，用于提交预测结果。
1/oof_predictions_ridge.csv: 包含 "ID"（样本标识）、"Actual"（真实房价）、"OOF_Pred_Ridge"（岭回归模型的预测房价）和 "Fold"（交叉验证折数）四个字段，用于模型评估和交叉验证分析。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型分析。
来源信息：数据来源于房价预测项目或竞赛，已进行模型预测和结果导出。
该数据集适合用于模型评估、结果分析、预测结果提交和机器学习算法的对比。
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：适用于机器学习、统计学等领域的研究，用于评估岭回归模型的预测性能、分析预测误差。
行业应用：为房地产行业、金融行业提供数据支持，用于房价预测、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、市场分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生理解岭回归模型、交叉验证等概念。
此数据集特别适合用于评估岭回归模型的预测精度，分析预测误差，以及进行模型优化。
