房价预测模型提交结果与训练过程数据集HousePricePredictionModelSubmissionandTrainingData-harmlesskaggle
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 机器学习, 房价评估, 预测模型, CatBoost, 梯度提升树, 模型评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含房价预测模型的提交结果以及CatBoost模型训练过程中的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次模型训练与预测的结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测与房价预测任务相关。
数据维度：
submission.csv：包含预测结果，包括“id”（样本标识符）和“MedHouseVal”（预测的房价中位数）。
catboost_info文件夹：包含CatBoost模型训练的详细信息，包括：
learn_errortsv：训练过程中，每个迭代步（iter）的均方根误差（RMSE）。
time_left.tsv：训练过程中，每个迭代步的已用时间（Passed）和剩余时间（Remaining）。
catboost_training.json：CatBoost模型训练的配置信息，以JSON格式存储。
数据格式：数据以CSV、TSV和JSON格式提供，方便数据分析和模型评估。数据来源于CatBoost模型训练过程的输出。
该数据集适合用于机器学习模型的评估、分析和优化，特别是针对CatBoost模型的应用。
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：适用于机器学习、房价预测等领域的学术研究，可以用于分析模型性能、评估不同参数设置对结果的影响。
行业应用：为房地产行业、金融机构等提供数据支持，用于房价预测模型的开发、优化和风险评估。
决策支持：支持房地产投资决策、市场分析和风险管理，帮助用户更好地理解市场动态。
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深入理解模型训练过程和评估指标。
此数据集特别适合用于分析CatBoost模型在房价预测任务中的表现，以及探索模型优化策略，帮助用户提升预测精度。
