艾姆斯房屋数据集缺失值处理版
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格预测,艾姆斯,房地产分析,数据清洗,特征工程,统计建模,机器学习
数据概述：
本数据集基于Iowa Ames地区房屋销售的历史数据进行整理和工程改造，旨在为初学者提供一个易于上手的数据集，减少对缺失值处理的顾虑，专注于特征理解和模型应用。原始数据用于Kaggle上的“House Prices: Advanced Regression Techniques”竞赛，涵盖了1963年至2021年间的房屋销售记录。经过处理，训练数据集包含1460条记录和80个特征，测试数据集包含1458条记录和79个特征（不包括待预测的目标变量'SalePrice'）。
数据集中的特征分为数值型和类别型，涵盖了房屋的各个方面，如结构、位置、设施等。数据集经过了详尽的特征工程，包括缺失值处理、特征选择和类型转换，确保数据质量和适用性。具体处理步骤包括：
1. 缺失值处理：对于缺失比例较高的特征（如'PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley'），假设缺失值代表该特征不存在；对于房屋没有车库或地下室的情况，相关特征值设为0；对于街道邻近区域内的特征（如'LotFrontage'），用邻近区域内中位数填补；其他特征则采用众数填补。
2. 特征选择：移除了几乎在所有房屋中都一致的特征（如'Utilities'）。
3. 特征类型转换：将一些原本数值表示的分类特征（如'MSSubClass', 'OverallCond'）转换为类别型特征。
4. 目标变量标准化：对'SalePrice'进行了标准化处理以减少偏斜性，提高模型预测的准确性。
数据用途概述：
该数据集适用于房地产市场分析、房价预测模型构建、特征工程实践等多种场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集探索房屋市场的动态变化趋势，评估不同特征对房价的影响；房地产开发商和投资者可依据数据分析结果优化房屋设计和定价策略；教育机构可将其作为教学案例，帮助学生掌握数据预处理、特征工程和机器学习的相关知识。
举例：
此数据集已进行了初步的数据清洗和特征工程处理，用户只需对类别型特征进行编码后即可直接应用于机器学习模型，通过预测'SalePrice'来评估模型性能。
