日本四国大学房地产价格预测数据集JapanShikokuUniversityHousingPricePrediction-uraryusei
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 地理信息, 住宅评估, 回归分析, 竞赛数据
数据概述：
该数据集包含来自日本四国地区的数据，记录了房地产相关的地理位置、房屋特征以及价格标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据主要集中在日本四国地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的经纬度、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口、家庭数量、收入水平、地理位置与价格标签等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含housing_train.csv（训练集），housing_test.csv（测试集）和housing_sample.csv（样本提交文件），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于日本四国大学的房地产价格预测竞赛。
该数据集适合用于房地产价格预测、地理位置与房价关系研究以及机器学习模型的训练与评估。
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、房价影响因素研究等学术研究，以及地理信息与房价关联性分析。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产估价、市场预测和风险评估方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，例如土地规划、投资决策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建和优化房地产价格预测模型，帮助用户提升预测精度，支持房地产相关决策。
