美国主要城市Airbnb房源价格预测数据集-机器学习竞赛-Deloitte
数据来源：互联网公开数据
标签：Airbnb, 房源, 价格预测, 机器学习, 竞赛, 美国, 房价, 数据分析
数据概述：
本数据集源于一项旨在预测美国主要城市Airbnb房源价格的机器学习竞赛。数据集包含训练数据（train.csv）和测试数据（test.csv），其中训练数据用于构建预测模型，测试数据用于评估模型的预测性能。
训练数据包含以下字段：
id：房源记录标识符
log_price：log(价格) [自然对数]
以及其他25个房源特征。
此外，还提供了示例提交文件（sample_submission.csv）、示例Python模型脚本（sample_script.py）和示例R模型脚本（sample_script.R）。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别是针对Airbnb房源价格预测。研究人员和数据科学家可以使用该数据集构建预测模型，并根据根均方误差（RMSE）进行评估。该数据集也可用于探索性数据分析，以了解影响Airbnb房源价格的关键因素。
