美国房价预测测试数据集AmericanHousingPricePredictionTestDataset-ullindala
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 结构化数据, 数据分析, 房价影响因素, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“YrSold”（售出年份）字段推断，数据涵盖了2006年至2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据覆盖美国房地产市场，具体地区未明确，但涵盖了房屋的各种属性信息。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖房屋的各个方面，如房屋面积、卧室数量、厨房质量、车库类型、建造年份、材料、周边环境等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，包含房屋的各种特征，不包括目标变量（房价）。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，是房价预测竞赛的一部分，用于测试模型的预测性能。该数据集是经过清洗和预处理的，适合直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估等相关研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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，如分析不同房屋属性对房价的影响，探讨市场趋势等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、市场营销策略制定和房地产政策分析。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于测试和评估房价预测模型的性能，探索不同特征对房价的影响，并帮助用户优化预测模型，提高预测精度。
