俄罗斯莫斯科房地产价格预测数据集RussianMoscowRealEstatePricePrediction-igornilov
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房价分析, 俄罗斯, 莫斯科, 数据建模, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯莫斯科地区的房地产交易信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为历史房地产数据快照。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及周边区域。
数据维度：包括房屋ID、区域ID、房间数量、总面积、生活面积、厨房面积、楼层、房屋总楼层、房屋建造年份、生态环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会环境指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施评分（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量（Shops_1, Shops_2）等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集可能来源于房地产交易平台、政府公开数据或其他公开渠道，具体来源未明确说明，但数据经过清洗和预处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、数据可视化以及机器学习模型的构建与评估。
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、以及机器学习算法在房价预测中的应用研究。
行业应用：为房地产经纪公司、房地产评估机构、投资机构等提供数据支持，用于房屋定价、市场趋势分析和投资决策。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的案例，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各种因素，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而优化房地产市场的决策和策略。
