房价预测与回归分析数据集

房价预测与回归分析数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测,回归分析,特征工程,机器学习,房地产市场,统计建模

数据概述： 本数据集包含美国 Ames 房地产市场的房屋销售记录，共计约2100条数据，每条记录包含80多个字段，涵盖房屋的基本属性、结构特征、地理位置、周边设施等多个维度。数据集中的关键字段包括房屋销售价格、房屋面积、卧室数量、卫生间数量、建造年份、车库情况、土地使用情况等。该数据集经过清洗和预处理，适合用于回归分析和房价预测模型的构建。

数据用途概述： 该数据集适用于房价预测模型的开发和验证，支持多种机器学习算法的训练与评估，如线性回归、随机森林、梯度提升等。研究人员可以利用数据集探索房屋价格的影响因素，分析特征的重要性，优化预测模型的性能。此外，该数据集也适用于特征工程的研究，帮助理解如何通过数据预处理提升模型的预测能力。房地产从业者可以借助数据集分析市场趋势，辅助定价决策。数据集还适合用于教学和培训场景，帮助学习者掌握回归分析、特征工程和模型优化等关键技术。