美国房屋价格预测测试数据集USHousingPricePredictionTestDataset-hsynkskn
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 房价预测, 机器学习, 结构化数据, 线性回归, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性信息，旨在用于房屋价格预测模型的构建与测试。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间信息，但未明确具体时间范围，可以结合训练数据进行分析。
地理范围：数据主要集中在爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，如房屋面积、建造年份、地理位置、建筑材料、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，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个公开的房屋价格预测竞赛，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于房价预测、特征工程、机器学习模型训练与评估。
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、房屋价格影响因素研究等学术研究，以及房地产估价模型的研究。
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、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋买卖决策，以及房地产市场政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于测试和评估房价预测模型的性能，并探索不同特征对房屋价格的影响。
