美国房屋价格预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-zeynepbakan
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格预测, 房地产, 机器学习, 房价, 房屋特征, 数据分析, 线性回归, 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，记录了房屋的各项特征，用于构建房屋价格预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2006年至2010年。
地理范围：数据主要覆盖美国爱荷华州的艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的结构、地理位置、周边环境、建筑材料、房屋状况以及销售信息等。主要数据项包括房屋ID、房屋类型、街区划分、Lot面积、街道类型、房屋整体质量、建造年份、装修年份、屋顶类型、外部材料、地下室信息、供暖系统、房间数量、车库信息、开放区域、销售类型、销售条件等。
数据格式：CSV格式，文件名为house_predict_test.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于房屋价格预测的竞赛。该数据集是用于测试的模型性能的测试集。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征工程、模型评估和比较等任务。
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，可以深入分析不同特征对房价的影响，为房地产研究提供数据支持。
行业应用：为房地产评估、市场预测、房屋销售等行业提供数据支持，可以用于构建更准确的房价预测模型，辅助决策。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、房地产政策制定等，帮助相关机构更好地了解市场动态，制定有效的策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员学习和实践房屋价格预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，评估预测模型的性能，优化预测策略，帮助用户实现更准确的房价预测和更明智的决策。
