美国房屋价格预测数据集USHousePricePredictionDataset-ziadhussien
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 房屋特征, 建筑
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及其对应的销售价格，可用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为特定时间段的房屋销售数据。
地理范围：数据来源于美国房地产市场，未具体说明州或城市。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的物理特征（如面积、卧室数量、建造年份等）、地理位置信息、房屋质量评估、以及与房屋销售相关的其他因素。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个文件，以及一个数据描述文件（data_description.txt）。
来源信息： 数据来源于公开房地产数据集，用于房价预测模型的构建和分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析等研究。
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、以及机器学习模型的性能评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、以及购房者进行更准确的决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，并帮助用户实现更准确的房价预测。
