房屋价格预测训练数据集HousePricePredictionTrainingDataset-ameenamiri
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, 房价预测, 数据分析, 建筑特征, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房屋的各项特征以及对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为历史房屋交易的静态数据。
地理范围：数据未明确地理位置，但数据集包含房屋的各种特征，可用于不同地区的房价预测。
数据维度：数据集包含多个特征，如房屋ID（Id）、房屋等级（MSSubClass）、房屋所处区域（MSZoning）、房屋面积、街道状况、房屋形状、土地轮廓、房屋建造年份、房屋翻新年份、屋顶类型、外部材料、地下室信息、房屋内部结构、厨房质量、房间数量、车库信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为train_housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于开放的房地产数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和相关机器学习模型的训练。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及机器学习模型的性能评估。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产企业、金融机构和投资者进行风险评估和投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户构建和优化房屋价格预测模型。
