美国房地产房价预测测试数据集USRealEstatePricePredictionTestData-sanchibatra
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 预测模型, 数据分析, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种特征及对应的房价信息，主要用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为特定年份的房地产市场信息。
地理范围：数据来源于美国房地产市场，未明确具体城市或区域，但涵盖了多种房屋类型和地理位置。
数据维度：数据集包括多个房屋属性字段，如MSSubClass（建筑类型）、MSZoning（区域分类）、LotFrontage（临街宽度）、LotArea（ lot面积）、OverallQual（房屋整体质量）、YearBuilt（建造年份）等，以及目标变量SalePrice（房价）。
数据格式：提供CSV格式数据，文件名为formulatedtest.csv，方便数据读取和分析。此外，还包含sample_submission_result.csv，用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已被用于构建房价预测模型，并进行模型评估。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、模型构建与评估等任务。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：为房地产经纪公司、评估机构、金融机构等提供数据支持，例如用于房价评估、市场预测和风险管理。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，帮助用户实现对房价的准确预测和市场趋势的分析。
