房屋价格预测数据集HousePricePredictionDataset-robtikrobtikov
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 建筑特征, 房价预测, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性和对应的房价信息，旨在用于房屋价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间点或时期内的房屋信息。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但通常这类数据集来源于特定地区的房地产市场。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖房屋的多种属性，包括但不限于：房屋ID（Id）、房屋类别（MSSubClass）、分区类型（MSZoning）、街道类型（Street）、巷道状况（Alley）、房屋形状（LotShape）、土地轮廓（LandContour）、公用设施（Utilities）、房屋配置（LotConfig）、土地平整程度（LandSlope）、邻里关系（Neighborhood）、房屋建造风格（HouseStyle）、整体质量（OverallQual）、整体状况（OverallCond）、建造年份（YearBuilt）、改造年份（YearRemodAdd）、屋顶风格（RoofStyle）、屋顶材料（RoofMatl）、外部材料（Exterior1st、Exterior2nd）、砌体饰面类型（MasVnrType）、砌体饰面面积（MasVnrArea）、外部质量（ExterQual）、外部状况（ExterCond）、基础材料（Foundation）、地下室质量（BsmtQual）、地下室状况（BsmtCond）、地下室暴露程度（BsmtExposure）、地下室完工类型（BsmtFinType1、BsmtFinType2）、地下室完工面积（BsmtFinSF1、BsmtFinSF2）、地下室未完工面积（BsmtUnfSF）、地下室总面积（TotalBsmtSF）、供暖类型（Heating）、供暖质量（HeatingQC）、中央空调（CentralAir）、电气系统（Electrical）、一楼面积（1stFlrSF）、二楼面积（2ndFlrSF）、低质量完成面积（LowQualFinSF）、居住面积（GrLivArea）、地下室全浴室数量（BsmtFullBath）、地下室半浴室数量（BsmtHalfBath）、全浴室数量（FullBath）、半浴室数量（HalfBath）、卧室数量（BedroomAbvGr）、厨房数量（KitchenAbvGr）、厨房质量（KitchenQual）、总房间数（TotRmsAbvGrd）、功能性（Functional）、壁炉数量（Fireplaces）、壁炉质量（FireplaceQu）、车库类型（GarageType）、车库建造年份（GarageYrBlt）、车库装修（GarageFinish）、车库容量（GarageCars）、车库面积（GarageArea）、车库质量（GarageQual）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据处理和模型构建。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析、房价影响因素研究等。
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、以及机器学习模型的性能评估，例如用于探索不同房屋特征对价格的影响。
行业应用：可为房地产评估、房屋销售、市场预测等领域提供数据支持，帮助房地产公司、评估机构等进行决策。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋购买决策，以及城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产评估等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和构建预测模型。
此数据集特别适合用于构建房屋价格预测模型，并探索不同房屋特征对价格的影响，从而优化决策、提升预测精度。
