房价特征选择与提取数据集-mandananaderi
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，特征工程，数据集，机器学习，房地产，数据分析，回归分析，特征选择
数据概述：
该数据集包含用于房价预测的各种特征，记录了房地产市场的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不明确，但包含了多个房地产市场的数据。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括不同城市和社区的房地产信息。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息（如面积，卧室数量），地理位置信息，房屋的历史交易记录，周围环境特征等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产网站，公开的政府数据和市场调查，并已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测，特征选择，特征工程和机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于房价预测模型构建，特征重要性分析和房地产市场趋势研究。
行业应用：可以为房地产经纪人，评估师和投资者提供数据支持，用于市场分析和决策。
决策支持：支持房地产市场的投资决策，风险评估和价格预测。
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和特征工程。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的特征提取，从而优化房地产投资和决策。
