美国房屋价格预测数据集AmericanHousingPricePrediction-tiagofariasbarbosa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据分析, 房屋属性, 特征工程
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，记录了房屋的各种属性信息及其对应的销售价格，旨在用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋销售的时间信息，但未明确标明具体的起止年份，可基于销售年份（YrSold）进行分析。
地理范围：数据主要来源于美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个变量，涵盖了房屋的多种属性，如房屋结构、材料、地段、周边环境、建造年份、改造年份、地下室信息、车库信息等，以及核心目标变量——房屋销售价格（SalePrice）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，方便进行数据分析、模型训练与评估。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，原始数据可能来自房地产评估机构或政府公开数据，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等领域的研究。
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、以及机器学习模型在房价预测中的应用等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、房屋评估机构提供数据支持，尤其是在房屋估值、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持购房者、投资者、房地产开发商等相关方的决策制定，帮助他们更好地了解市场趋势和房屋价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并评估模型的预测精度，从而实现对房价的有效预测和分析。
