房屋价格预测数据集类别特征已编码
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格,数据预处理,类别特征,编码,数据清洗,机器学习,预测分析
数据概述：
本数据集基于著名的Kaggle房屋价格预测数据集，经过处理和编码，旨在简化数据集的使用。原始数据集中包含38个类别特征，进行独热编码（OHE）后会生成超过200个特征，增加了数据处理的复杂性。此外，某些类别特征在训练集和测试集中标签数量不一致，需要进行数据清洗。为此，数据集采用有序编码方法，按照每个类别对房屋销售价格（SalePrice）的影响程度赋予不同的整数编码。具体而言，通过计算每个类别特征的平均销售价格来确定其顺序，影响最大的类别赋予最高整数值，影响最小的类别赋予整数值1。
数据用途概述：
该数据集适用于房屋价格预测、特征工程、数据清洗等多个场景。研究人员和数据科学家可以利用该数据集进行机器学习模型的训练和评估；房地产开发商和投资者可以利用数据集进行市场分析和投资决策；同时，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据预处理和特征编码的基本方法。
