美国房地产房屋价格预测测试数据集USRealEstateHousePricePredictionTestData-dostonur
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 机器学习, 房价分析, 结构化数据, 房价影响因素, 数据集
数据概述：
该数据集包含美国房地产房屋的详细信息，旨在用于房屋价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但基于“YrSold”（售出年份）字段，可知数据记录的售出年份主要集中在2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房屋，具体区域信息由“Neighborhood”（社区）字段提供。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各种属性，如房屋面积、建造年份、材料、地理位置、周边环境等。关键字段包括房屋ID（Id）、房屋类型（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、房屋主要特征（如OverallQual，OverallCond）、房间数量、车库信息、销售类型和销售条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，为原始数据集的测试集，已进行缺失值处理。
该数据集适合用于房屋价格预测模型的开发、特征工程研究以及模型评估。
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、以及机器学习模型在房地产领域的应用研究。
行业应用：为房地产评估、市场预测、房屋销售和租赁等行业提供数据支持，例如构建房价预测模型、进行市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及房地产企业的产品定价和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产评估等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的关键因素，以及构建和评估预测模型，从而提高预测精度，为决策提供数据支持。
