房地产市场房价预测训练数据集RealEstateMarketPricePredictionTrainingDataset-sleepysanjinlee
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, 房价影响因素, 房屋特征, 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房屋销售信息，记录了房屋的各类属性与销售价格，旨在用于房价预测模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推断为特定时间段内的房屋销售记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据集的结构和字段信息，可以推测为美国或其他发达国家的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋ID (Id)、房屋等级 (MSSubClass)、房屋类型 (MSZoning)、房屋面积 (LotArea)、街道类型 (Street)、巷道类型 (Alley)、房屋形状 (LotShape)、房屋结构 (LandContour)、房屋整体质量 (OverallQual)、房屋整体状况 (OverallCond)、建造年份 (YearBuilt)、改造年份 (YearRemodAdd)、外部质量 (ExterQual)、地下室质量 (BsmtQual)、地下室条件 (BsmtCond)、地下室暴露程度 (BsmtExposure)、地下室完成类型 (BsmtFinType1, BsmtFinType2)、地下室面积 (BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF)、供暖类型 (Heating)、中央空调 (CentralAir)、电路系统 (Electrical)、一楼面积 (1stFlrSF)、二楼面积 (2ndFlrSF)、生活面积 (GrLivArea)、浴室数量 (BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath)、卧室数量 (BedroomAbvGr)、厨房数量 (KitchenAbvGr)、厨房质量 (KitchenQual)、总房间数 (TotRmsAbvGrd)、功能 (Functional)、壁炉数量 (Fireplaces)、车库类型 (GarageType)、车库年份 (GarageYrBlt)、车库完成情况 (GarageFinish)、车库容量 (GarageCars, GarageArea)等，以及房屋的销售价格作为标签。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据。该数据集已进行标准化处理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、房屋估值等研究和应用。
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、机器学习模型性能评估等学术研究。
行业应用：为房地产经纪公司、房屋估值机构、金融机构提供数据支持，用于房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场政策制定、城市规划、房地产投资决策等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建预测模型，优化房地产投资策略。
