房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-saibhargavch
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 回归分析, 机器学习, 数据分析, 房价预测, 建筑特征, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自公开房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性特征以及对应的销售价格，用于房屋价格预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为特定时间段的房屋销售信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常代表一个或多个特定地区的房地产市场。
数据维度：包括房屋的多种属性，如房屋ID、建筑类型、地段面积、街道类型、巷道状况、房屋形状、土地轮廓、公共设施、房屋配置、土地坡度、邻里区域、房屋状况、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶风格、屋顶材料、外部材料、外部材料、砖石饰面类型、砖石饰面面积、外部质量、外部状况、基础材料、地下室质量、地下室状况、地下室暴露程度、地下室完成类型、地下室完成面积、地下室完成类型、地下室未完成面积、地下室总面积、供暖类型、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、居住面积、地下室全浴室数量、地下室半浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv等文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和数据建模等。
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、房价影响因素研究、机器学习算法性能评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、金融机构的房屋贷款评估等提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门在决策过程中进行数据分析和预测。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于构建房屋价格预测模型，探索房屋属性与价格之间的关系，以及评估不同预测模型的性能。
