房价预测模型测试数据集HousingPricePredictionModelTestData-vivianleilu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 机器学习, 模型测试, 房地产, 回归分析, 数据集, 预测模型, 价格
数据概述：
该数据集包含用于测试房价预测模型的数据，记录了测试样本的ID及其对应的预测价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态的测试数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可视为通用测试数据。
数据维度：数据集包含两个字段，分别是“test_id”（测试样本的唯一标识符）和“price”（预测价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_rnn_ridge_sgdrcsv，便于数据读取和模型评估。
该数据集适用于评估房价预测模型的性能，并验证模型在不同测试样本上的预测效果。
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：适用于机器学习和房地产领域的学术研究，如不同房价预测模型的比较和评估。
行业应用：为房地产行业提供模型评估的基准数据，帮助优化房价预测系统。
决策支持：支持房地产投资决策和市场分析，辅助进行价格趋势预测。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，用于模型评估和预测能力培养。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性和泛化能力，帮助用户优化模型参数，提高预测精度。
