美国房地产房屋价格预测测试数据集USRealEstateHousingPricePredictionTestSet-mahaboobjanishaik
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 房屋特征, 结构化数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房地产房屋特征信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于房屋价格的预测模型构建与评估。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的各种属性，如地段、建筑、外部、基础、地下室、车库、房间、厨房、销售等，以及房屋的ID。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为训练集提供补充，用于测试房价预测模型的性能。该数据集已进行预处理，包括缺失值处理等。
该数据集适合用于房地产价格预测模型的构建与测试，以及探索不同房屋特征对价格的影响。
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、房屋价格预测、影响因素研究等学术研究，例如特征重要性分析、模型对比等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持，特别是在建立价格评估模型、辅助销售决策等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场趋势分析。
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理解房屋特征对价格的影响以及模型构建流程。
此数据集特别适合用于测试预测模型的泛化能力，评估模型在未见数据上的表现，并探索影响房价的关键因素，从而提升预测精度和市场分析的深度。
