房价预测竞赛数据集-Kaggle用户住房价格预测-修订版-pcbreviglieri
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测,机器学习,回归分析,房地产,房屋特征,数据修正,Kaggle,预测模型,特征工程
数据概述：
本数据集基于Kaggle平台上的“Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users”（Kaggle用户住房价格预测竞赛）数据集，并进行了特定修订。该数据集包含了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售价格以及与之相关的79个特征变量，涵盖了房屋的各种属性，例如面积、位置、建造年份、材料、设施等。本数据集旨在为机器学习模型提供训练和测试数据，用于预测房价。
关键改动：
针对测试集中ID为2593的观测样本，修复了“GarageYrBlt”（车库建造年份）特征的错误值。原始数据中该特征的值为2207，经过核实，更正为2007，确保数据准确性。
数据用途概述：
该数据集主要用于：
1. 机器学习模型训练：用于构建和评估房价预测模型，例如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升等。
2. 特征工程实践：探索和处理房屋特征数据，进行数据清洗、缺失值处理、特征选择、特征变换等，从而提高模型预测精度。
3. 竞赛实践：作为Kaggle竞赛的参考数据集，用于练习和提升数据分析与建模技能。
4. 房地产市场研究：分析房屋特征与房价之间的关系，进行市场趋势预测和评估。
5. 教育与科研：作为教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析、机器学习在房地产领域的应用。
