房价预测训练测试数据集HousePricingTrainTestDataset-idrissamdicko
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，房地产，机器学习，回归分析，数据分析，房屋价格，训练测试
数据概述： 该数据集包含用于房价预测的训练集和测试集数据，记录了房屋的各种特征和对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体的时间范围，但通常反映了房屋销售的近期情况。
地理范围：数据未明确具体的地理范围，但通常涵盖了多个房屋的特征和价格。
数据维度：数据集包括房屋的面积，房间数量，地理位置，建造年份，装修情况，周边设施，价格等多种特征。训练集和测试集分别用于模型的训练和评估。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于房价预测的机器学习项目，已进行一定程度的预处理和特征工程。
该数据集适合用于房地产，金融，数据科学和机器学习等领域，特别是在房价预测，回归分析和特征工程方面具有重要价值。
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：适用于房价预测，房地产市场分析等研究，如房屋价格的影响因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场营销和投资决策方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，帮助相关机构或个人进行房屋买卖，租赁等决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型，回归分析方法等。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建和评估房价预测模型，帮助用户实现准确的房屋价格预测，优化房地产投资和管理决策。
