美国房价预测测试数据集AmericanHousingPricePredictionTestDataset-drmvenkateshkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，回归分析，机器学习，房屋特征，数据分析，测试集，美国
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以及对应的销售价格，是用于房价预测模型测试的数据集。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态的房屋特征快照。
地理范围：数据主要覆盖美国地区的房屋信息。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各种属性，如房屋面积、地理位置、建筑材料、周边环境等，以及一个用于标识的ID字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集通常与训练集配对使用，用于评估房价预测模型的性能。数据来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于房价预测模型的测试和评估，以及对房屋特征与价格之间关系的深入研究。
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，以及机器学习模型在房地产领域的应用。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、风险评估等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析等决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用房价预测模型。
此数据集特别适合用于评估房价预测模型的泛化能力，检验模型对未知数据的预测准确性，并分析不同房屋特征对房价的影响。
