房价预测模型训练数据集-预处理与特征选择-房价数据-hoangnguyen719
数据来源：互联网公开数据
标签：房价,预测,回归,特征工程,机器学习,数据分析,房地产,房价预测
数据概述：
本数据集包含经过预处理和特征选择的房价预测模型训练集和测试集。原始数据来自“House Prices: Advanced Regression Techniques”竞赛数据集，经过数据清洗、缺失值处理、异常值处理、特征编码、特征缩放等预处理步骤，并结合探索性数据分析（EDA）和特征选择技术，最终筛选出对房价预测有重要影响的特征。数据集为构建和评估房价预测模型提供了高质量的输入。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，特别是用于房价预测的回归模型。它可以用于：
1. 模型训练：使用数据集训练线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等多种回归模型。
2. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测精度和泛化能力。
3. 特征重要性分析：分析不同特征对房价预测的影响，理解影响房价的关键因素。
4. 数据可视化：利用数据集进行数据可视化，探索房价与各种特征之间的关系。
5. 教学与研究：用于机器学习、数据分析相关课程的教学，以及房价预测领域的研究。
