美国房价预测房屋特征数据集USHousingPricePredictionHouseFeatures-fareesamasroor
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋特征, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 房价评估, 结构化数据
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和对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包含30个特征，包括房屋的基本信息（如地块面积、房屋类型、建造年份等）、房屋的内部特征（如地下室面积、卧室数量、浴室数量等）、房屋的外部特征（如车库面积、门廊面积等）以及房屋的销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_hp.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是用于房价预测比赛的训练集。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如分析房屋特征与价格之间的关系、评估不同特征对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略优化等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解回归模型、特征工程和模型评估等。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建房价预测模型，从而帮助用户进行房地产市场分析和决策。
