美国房价预测测试数据集USHousingPricePredictionTestSet-shrutikubade
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据集, 房价, 房屋特征, 预测模型, 数据分析
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，记录了房屋的各种特征信息，用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于训练和测试静态房价预测模型。
地理范围：数据主要涵盖美国爱荷华州埃姆斯市的房屋信息。
数据维度：数据集包括79个特征，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、装修情况、周边环境等，以及房屋的唯一标识符“Id”。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测比赛的数据集之一，经过了初步的清洗和整理。
该数据集适用于房价预测、房屋特征分析、回归模型构建与评估等研究。
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、以及机器学习算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、以及房屋评估公司提供数据支持，用于房屋价值评估、市场趋势分析和风险管理。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖策略制定，以及城市规划和土地开发决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建和优化房价预测模型，从而提升预测精度和辅助决策。
