美国房价预测测试数据集AmericanHousingPricePredictionTestDataset-sambapython
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋特征, 数据分析, 预测模型, 房价, 统计
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的房屋销售数据，用于训练和测试房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常用于分析特定年份的房屋销售情况。
地理范围：数据来源于美国，涵盖了多个城市和社区的房屋信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋面积、卧室数量、地理位置、建筑年份、装修情况、周边环境、销售价格等，共包含80个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据集可能来源于房地产数据提供商、公开的房地产销售记录等，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、特征重要性分析、市场趋势研究等。
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、房屋价值评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、房屋评估机构等提供数据支持，用于风险评估、市场预测、投资决策等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定、市场营销策略优化等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，从而提升预测精度和辅助决策制定。
