美国房价预测训练数据集USHousingPricesPredictionTrainingDataset-nancymee
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, 线性回归, 数据分析, 结构化数据, 统计分析
数据概述:
该数据集包含来自美国地区的房屋销售数据,记录了房屋的各种属性以及对应的销售价格,旨在用于构建房价预测模型。主要特征如下:
时间跨度:数据未标明具体时间,可视为一段时间内的房屋销售快照。
地理范围:数据主要涵盖美国地区。
数据维度:包括房屋的ID、房屋类型、地段、面积、建造时间、装修情况、周边环境、以及房屋的销售价格等79个字段。
数据格式:CSV格式,文件名为train.csv,便于数据分析和模型构建。
来源信息:数据来源于公共数据集,已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、特征工程、以及机器学习模型的训练与评估。
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、房价影响因素研究等学术研究,如探索房屋特征与价格之间的关系。
行业应用:为房地产评估、房屋销售、市场预测等行业提供数据支持,尤其在构建房价预测模型和辅助决策方面。
决策支持:支持房地产投资、风险评估等方面的决策制定。
教育和培训:作为数据分析、机器学习、房地产评估等课程的实训材料,帮助学生和研究人员理解房价的影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系,构建预测模型,帮助用户实现房价预测、风险评估等目标。