美国房价预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-alekseysovetov
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 结构化数据, 数据分析, 房屋特征, 预测模型
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信息，用于房价预测模型的测试和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋特征快照。
地理范围：数据覆盖美国不同地区的房屋信息。
数据维度：包括房屋的ID、房屋类型、分区、地块面积、街道类型、巷道状况、地块形状、地貌、实用设施、地块配置、坡度、社区、周边条件、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部状况、砖石饰面类型、砖石饰面面积、外部质量、外部状况、地基、地下室质量、地下室状况、地下室采光、地下室完工类型1、地下室1号面积、地下室完工类型2、地下室2号面积、地下室未完工面积、地下室总面积、供暖类型、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量面积、生活区面积、地下室全浴室、地下室半浴室、全浴室、半浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库装修、车库容量、车库面积、车库质量、车库状况、铺面车道、木甲板面积、开放式门廊面积、封闭式门廊面积、三季凉台面积、纱窗门廊面积、泳池面积、泳池质量、围栏、其他特征、杂项价值、销售月份、销售年份、销售类型、销售条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：该数据集来源于Kaggle平台，用于房价预测的机器学习竞赛。该数据集已进行标准化处理，方便用户进行分析。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估等相关领域的研究和应用。
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、机器学习模型评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建和评估房价预测模型，提高预测精度。
