房屋价格预测训练测试数据集HousePricePredictionTrainingandTestingDataset-gauravrai2000
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 房屋评估, 特征工程, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于房屋价格预测的训练集和测试集数据，记录了房屋的多种属性特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为反映特定时期的房屋市场信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据集的属性特征，推测可能来源于美国某个地区的房屋交易数据。
数据维度：数据集包含多个特征变量，如房屋的面积、质量、装修情况、地理位置、周边环境等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。详细字段包括：Id, MSSubClass, LotFrontage, LotArea, OverallQual, OverallCond, YearRemodAdd, MasVnrArea, BsmtFinSF1, BsmtFinSF2, BsmtUnfSF, TotalBsmtSF, 1stFlrSF, 2ndFlrSF, LowQualFinSF, GrLivArea, BsmtFullBath, BsmtHalfBath, FullBath, HalfBath, BedroomAbvGr, KitchenAbvGr, TotRmsAbvGrd, GarageYrBlt, GarageCars, GarageArea, WoodDeckSF, OpenPorchSF, EnclosedPorch, 3SsnPorch, ScreenPorch, PoolArea, MiscVal, MoSold, YrSold, SalePrice, MSZoning_C (all), MSZoning_FV, MSZoning_RH, MSZoning_RL, MSZoning_RM, Street_Grvl, Street_Pave, LotShape_IR1, LotShape_IR2, LotShape_IR3, LotShape_Reg, LandContour_Bnk, LandContour_HLS, LandContour_Low, LandContour_Lvl, Utilities_AllPub, Utilities_NoSeWa, LotConfig_Corner, LotConfig_CulDSac, LotConfig_FR2。
数据格式：CSV格式，包含final_testcsv和final_traincsv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房屋价格预测竞赛或项目，已进行预处理，包含数值型和类别型变量。
该数据集适合用于房屋价格预测模型构建、特征工程探索和机器学习算法的实践。
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、房价影响因素研究、机器学习模型性能评估等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、金融机构的抵押贷款评估等提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、市场策略制定和风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估房屋价格预测模型，分析不同因素对房价的影响，提升预测准确性，并探索特征工程方法。
