房屋销售价格预测测试数据集HouseSalePricePredictionTestDataset-ullindala
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 建筑特征, 结构化数据, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于房屋销售价格预测的测试数据，记录了房屋的各种属性特征，用于评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确包含时间信息，可视为静态的房屋属性快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据特征推测可能来源于美国地区。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的多种属性，包括：房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、区域划分（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道类型（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、供电类型（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地坡度（LandSlope）、社区（Neighborhood）、房屋状况（Condition1, Condition2）、建筑类型（BldgType）、房屋风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st, Exterior2nd）、砖石饰面类型（MasVnrType）、砖石饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、地基（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完工类型（BsmtFinType1, BsmtFinSF1, BsmtFinType2, BsmtFinSF2）、地下室未完工面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖类型（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、生活区总面积（GrLivArea）、地下室全浴室（BsmtFullBath）、地下室半浴室（BsmtHalfBath）、全浴室（FullBath）、半浴室（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库完成情况（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）、车库质量（GarageQual）等。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于数据分析和模型构建。
该数据集是用于房屋价格预测模型的测试集，用于评估模型在未知数据上的性能表现。
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、房屋价值评估等领域的研究，可以用于验证预测模型的准确性和泛化能力。
行业应用：为房地产评估、房屋销售平台、金融机构提供数据支持，用于风险评估、价格预测和市场趋势分析。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价、投资决策等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉房屋数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于测试和验证房屋价格预测模型的性能，评估模型在不同房屋属性下的预测效果。
