房价预测回归技术数据集-dennisndata
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，回归分析，数据集，机器学习，房地产，经济学，数据分析，模型评估
数据概述： 该数据集包含了房价预测的相关数据，记录了不同房屋的特征和对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定年份，具体年份取决于数据集的构建时间。
地理范围：数据覆盖了特定地区的房屋，例如美国的不同城市或州。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建造年份，房屋类型，周边设施，市场状况等，以及对应的房屋销售价格。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测，回归分析，机器学习模型训练和评估等领域的研究与应用。
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，回归模型构建与评估等学术研究，如房价与地理位置，房屋特征之间的关系研究。
行业应用：可以为房地产行业，金融机构等提供数据支持，特别是在房屋估价，风险评估，市场预测等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，房屋定价策略制定以及市场趋势分析。
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回归分析，模型评估和房价预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建和优化房价预测模型，帮助用户实现更准确的房价预测，辅助房地产投资决策。
