美国房价预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-douaabennoune
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 建筑结构, 数据分析, 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屋销售数据，记录了房屋的各项属性，用于房价预测模型的测试。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的销售时间为2006年至2010年。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋。
数据维度：数据集包括80个房屋特征，涵盖房屋的结构、材料、环境、地理位置、周边设施等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测研究，以及机器学习模型的构建和评估。
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，以及机器学习算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、评估机构和金融机构进行风险评估和投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于评估房价预测模型的泛化能力，探索不同房屋特征对房价的影响，并优化预测模型的准确性。
