房价预测提交数据集HousePricePredictionSubmission-alexidis
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 预测模型, 价格评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于房价预测模型的提交数据，记录了房屋的唯一标识符及其预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的输出结果。
地理范围：数据未提供地理位置信息，但通常与房价预测竞赛或项目相关。
数据维度：数据集包含两个主要字段：Id（房屋的唯一标识符）和Price（预测的房屋价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为rf_submit.csv，便于数据分析和模型提交。
来源信息：数据通常由房价预测竞赛或项目生成，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于房价预测模型的评估、结果提交以及后续分析。
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：适用于房价预测模型的研究与评估，如比较不同模型的预测效果、分析预测误差等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估价、市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产领域的决策制定，如制定定价策略、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的案例，帮助学生理解房价预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于评估房价预测模型的性能，并将其应用于实际的房地产分析和决策中。
