房屋价格预测准备数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测,机器学习,数据预处理,特征工程,房地产分析,模型训练
数据概述：
本数据集是基于Kaggle上的“House Price Competition Pipeline”项目中的第三阶段（Scenario 3）生成的数据，经过初步的数据清洗、特征工程和格式处理，适用于直接用于机器学习模型的训练。数据集包含了房屋的各种特征信息（如房屋面积、卧室数量、浴室数量等）以及最终的目标变量——房屋价格，旨在为房价预测模型提供高质量的数据输入。
数据用途概述：
该数据集适用于房地产分析、房价预测模型的训练与评估等场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集快速构建和优化房价预测模型；房地产开发商和投资者可以据此进行市场分析和投资决策；政府机构可以用数据评估房地产市场的健康状况。此外，数据集也适用于教育培训，帮助学习者掌握数据预处理和特征工程的技能。
举例：
原始数据集包含多个特征字段，如“LotArea”（地块面积）、“OverallQual”（整体质量评分）、“YearBuilt”（建造年份）等。经过数据清洗后，缺失值被填补或删除，异常值被处理。特征工程过程中，创建了新的特征如“TotalSF”（总面积）和“Age”（房屋年龄），并进行了标准化处理。最终的数据集格式为CSV，包含处理后的特征列和目标列“SalePrice”，可以直接用于机器学习模型的训练过程。
