房价预测竞赛排行榜成绩数据集HousePricesPredictionCompetitionLeaderboardResults-jjjjjjjjjjason
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 机器学习, 竞赛, 排名, 成绩, 时间序列, 数据分析, 房地产
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle房价预测竞赛的公开排行榜数据，记录了参赛队伍的成绩与提交时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了参赛队伍的提交时间，反映了竞赛的持续时间，具体时间范围取决于竞赛的开始和结束日期。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但由于是房价预测竞赛，数据可能与特定地区的房价相关。
数据维度：数据集包括TeamId（队伍ID）、Team（队伍名称）、SubmissionDate（提交时间）和Score（成绩）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house-prices-advanced-regression-techniques-publicleaderboard.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是公开的竞赛排行榜数据。该数据集已进行结构化处理。
该数据集适合用于分析竞赛成绩、评估不同参赛队伍的表现以及研究房价预测模型的性能。
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：适用于机器学习竞赛、房价预测模型评估等领域的研究，如分析参赛队伍的策略、评估不同模型的表现、研究成绩随时间的变化规律等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在评估房价预测模型的性能、分析市场趋势等方面。
决策支持：支持数据科学竞赛组织者评估竞赛效果、优化竞赛规则。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解房价预测竞赛的流程和数据特征。
此数据集特别适合用于分析参赛队伍的成绩分布、评估不同模型的预测精度，以及探索时间对竞赛成绩的影响，从而帮助用户深入理解房价预测竞赛的特点和规律。
