房价预测过拟合测试数据集HousePricePredictionOverfittingTestData-huxin216
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 过拟合, 模型评估, 机器学习, 价格预测, 数据分析, 预测测试, 回归分析
数据概述：
该数据集包含用于评估房价预测模型过拟合情况的测试数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态房价预测测试集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，泛指用于房价预测的通用测试数据。
数据维度：数据集包含两个字段：test_id（测试样本的唯一标识符）和price（预测的房价）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_overfitting.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于一个用于测试模型过拟合情况的场景，可能来自机器学习竞赛或相关研究。
该数据集适合用于评估房价预测模型在测试集上的表现，尤其是分析其过拟合程度。
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：适用于机器学习模型评估与诊断，尤其是对回归模型的过拟合问题进行分析。
行业应用：可以为房地产行业提供模型评估的参考，帮助优化房价预测模型的构建。
决策支持：支持数据科学家和机器学习工程师对模型进行调试和优化，提高预测准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解过拟合现象，并学习相应的解决方法。
此数据集特别适合用于评估和改进房价预测模型的泛化能力，帮助用户提升模型在实际应用中的表现。
