房价预测与单层感知机模型数据集HousePricePrediction-SinglePerceptronModelDataset-trinhquangtungk17ct
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 机器学习, 线性回归, 单层感知机, 房屋评估, 房地产, 数据分析, 模型训练
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台上的房价预测竞赛的训练数据，记录了美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但推测为房屋销售的历史数据。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州的埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个描述房屋特征的变量，以及目标变量“SalePrice”（房屋售价）。特征涵盖房屋的结构、材料、地段、周边环境等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为house_prices_train.csv，方便数据分析和机器学习模型构建。数据经过清洗和初步处理，但原始数据中可能存在缺失值，需要进一步处理。
来源信息： 数据来源于Kaggle平台，由用户共享，用于房价预测的机器学习模型训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、线性回归模型构建、单层感知机模型实现等，也常用于数据分析和特征工程的实践。
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：适用于房地产市场分析、房屋价格影响因素研究等学术研究。
行业应用：可为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及相关政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、线性回归等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并评估模型性能。
