住房价格预测决策树回归数据集DecisionTreeRegressorHousingDataset-girishkumar315
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，决策树，回归分析，机器学习，时间序列，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了住房价格及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围： 数据覆盖了多个城市和地区的住房市场。
数据维度： 数据集包括住房的面积，卧室数量，浴室数量，地理位置，建筑年代，附近设施等变量，以及对应的价格。
数据格式： 数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的房地产交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，时间序列分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在决策树回归，回归分析等方面具有广泛的应用价值。
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： 适用于房地产价格预测，市场趋势分析等学术研究，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用： 可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析，投资决策等方面。
决策支持： 支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的开发和投资决策。
教育和培训： 作为房地产，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，决策树回归等技术。
此数据集特别适合用于探索住房价格的影响因素与预测规律，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析，提高决策效率和盈利能力。
