房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-douaabennoune
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 房价预测, 建筑特征, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为历史房屋信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含房屋的各种属性。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的结构、位置、周边环境等信息，如房屋ID、房屋类型、分区、街道、地块形状、房屋整体质量、建造年份、改造年份、外部条件、地下室信息、楼层面积、卧室数量、厨房数量、车库信息等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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、影响因素分析等研究，以及机器学习算法在房地产领域的应用。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、投资决策等提供数据支持。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价、市场分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解房屋价格预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，帮助用户进行房屋价值评估和市场分析。
