房地产市场房价预测训练数据集RealEstateMarketPricePredictionTrainingDataset-katelynnc
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋特征, 结构化数据, 房价分析, 数据建模, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的房地产市场数据，记录了房屋的多种属性及其对应的销售价格，主要用于房价预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但结合特征信息推测为美国房地产市场。
数据维度：包括房屋的诸多特征，如MSSubClass（建筑类型）、LotFrontage（街边连接的线性英尺）、LotArea（地块面积）、OverallQual（整体质量）、OverallCond（整体状况）、YearBuilt（建造年份）、YearRemodAdd（改造年份）、MasVnrArea（砌体饰面面积）、BsmtFinSF1（一类地下室完成面积）、BsmtFinSF2（二类地下室完成面积）、BsmtUnfSF（地下室未完成面积）、TotalBsmtSF（地下室总面积）、1stFlrSF（一楼面积）、2ndFlrSF（二楼面积）、LowQualFinSF（低质量完成面积）、GrLivArea（地上生活面积）、BsmtFullBath（地下室全浴室）、BsmtHalfBath（地下室半浴室）、FullBath（全浴室）、HalfBath（半浴室）、BedroomAbvGr（卧室数量）、KitchenAbvGr（厨房数量）、TotRmsAbvGrd（高于地面的房间总数）、Fireplaces（壁炉数量）、GarageCars（车库容量）、GarageArea（车库面积）、WoodDeckSF（木甲板面积）、OpenPorchSF（开放式门廊面积）、EnclosedPorch（封闭式门廊面积）、3SsnPorch（三季门廊面积）、ScreenPorch（纱窗门廊面积）、PoolArea（游泳池面积）、MiscVal（杂项值）、MoSold（售出月份）、YrSold（售出年份）、SalePrice（销售价格）、以及FV、RH、RL、RM、Pave、IR2、IR3、Reg、HLS、Low、Lvl、NoSeWa、CulDSac、FR2、FR3、Inside、Mod、Sev、Blueste、BrDale、BrkSide、ClearCr、CollgCr、Crawfor、Edwards、Gilbert、IDOTRR、MeadowV、Mitchel、s、NPkVill、NWAmes、NoRidge、NridgHt、OldTown、SWISU、Sawyer、SawyerW、Somerst、StoneBr、Timber等房屋属性的编码特征。
数据格式：CSV格式，文件名为cleantrain1.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析等。
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、房价影响因素研究等。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建回归模型，预测房屋销售价格，并探索不同房屋特征对价格的影响。
