房屋价格预测训练测试数据集HousePricePredictionTrainingandTestingDataset-singhshubham9
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 回归分析, 机器学习, 数据集, 房价预测, 建筑特征, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的房屋建筑特征及价格数据，用于房屋价格预测模型的训练和测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可以视作某个时间点或短时间窗口内的数据快照。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但通常此类数据集来源于美国或其他发达国家的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖房屋的结构、材料、位置、环境等，如：
- 房屋ID (Id)
- 房屋类型 (MSSubClass)
- 区域划分 (MSZoning)
- 街道 (Street)
- 房屋外观 (Exterior1st, Exterior2nd)
- 房屋质量 (OverallQual, OverallCond)
- 建筑年份 (YearBuilt, YearRemodAdd)
- 地下室信息 (BsmtQual, BsmtCond, BsmtFinSF1等)
- 房屋面积 (1stFlrSF, 2ndFlrSF, GrLivArea等)
- 房间与浴室数量 (BedroomAbvGr, KitchenAbvGr, FullBath, HalfBath等)
- 停车位与车库信息 (GarageCars, GarageType等)
数据格式：提供CSV格式文件，便于数据导入、处理和分析。
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：适用于房地产市场分析、房屋价格影响因素研究、机器学习模型构建与评估等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的教学案例和实训材料。
此数据集特别适合用于构建和评估房屋价格预测模型，帮助用户深入理解影响房价的各种因素，实现精准的价格预测。
