房地产市场房价预测数据集RealEstateMarketHousePricePrediction-ansarianam
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 房价影响因素, 线性回归, 梯度提升
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋销售的相关信息，用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时期的房屋销售数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为特定地区的房地产市场数据。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋的建筑类型、地段、面积、建筑材料、装修质量、地理位置、周边环境等，以及最终的销售价格。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房屋价值评估、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及机器学习模型在房价预测领域的应用。
行业应用：可以为房地产经纪公司、房屋评估机构、以及房地产开发商提供数据支持，用于市场分析、风险评估和定价策略制定。
决策支持：支持购房者进行房屋价值评估和投资决策，帮助他们更好地了解市场行情。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并进行市场趋势分析，帮助用户优化决策、提升预测精度。
