房产租赁价格预测提交数据集RealEstateRentalPricePredictionSubmission-kvashukartyom
数据来源：互联网公开数据
标签：房产租赁, 价格预测, 机器学习, 数据提交, 房产市场, 结构化数据, 预测模型, 评估
数据概述：
该数据集包含用于房产租赁价格预测任务的提交数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，通常用于模型评估和结果提交。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据应用场景推测与房产租赁市场相关。
数据维度：数据集包含 listing_id（房产租赁信息的唯一标识符）以及 high、medium、low 三个字段，分别对应不同预测模型的预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为 sample_submission.csv，便于模型结果提交与评估。
来源信息：该数据集用于提交房产租赁价格预测任务的预测结果。
该数据集适用于评估预测模型在房产租赁价格预测任务上的表现。
数据用途概述：
该数据集具有以下应用潜力：
研究与分析：用于评估和比较不同机器学习模型在房产租赁价格预测任务上的性能。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在价格预测模型评估和优化方面。
决策支持：用于支持房产租赁市场的决策，例如评估租赁价格的合理性。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的案例，帮助学生理解预测任务和模型评估。
此数据集特别适合用于评估预测模型在不同价格区间上的表现，并比较不同模型的预测准确性。
