房屋价格预测训练数据集HousePricePredictionTrainingDataset-sambapython
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房价预测, 机器学习, 房地产, 数据分析, 回归模型, 建筑特征, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的房屋销售数据，记录了房屋的各类属性特征以及对应的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为历史房屋销售记录的快照。
地理范围：未明确标明地理位置，但根据数据字段推测为美国或其他地区的房屋数据。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖房屋的建筑特征、地理位置、周边环境等，具体字段包括：房屋ID（Id），房屋等级（MSSubClass），区域划分（MSZoning），房屋临街面宽度（LotFrontage），地块面积（LotArea），街道类型（Street），巷道类型（Alley），地块形状（LotShape），地块平整度（LandContour），水电煤气配置（Utilities），地块配置（LotConfig），地块坡度（LandSlope），社区（Neighborhood），与主干道的连接情况（Condition1, Condition2），建筑类型（BldgType），房屋风格（HouseStyle），整体质量评分（OverallQual），整体状况评分（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），砌筑面积类型（MasVnrType），砌筑面积（MasVnrArea），外部质量（ExterQual），外部状况（ExterCond），地基类型（Foundation），地下室质量（BsmtQual），地下室状况（BsmtCond），地下室暴露程度（BsmtExposure），地下室1类型完成情况（BsmtFinType1），地下室1类型完成面积（BsmtFinSF1），地下室2类型完成情况（BsmtFinType2），地下室2类型完成面积（BsmtFinSF2），地下室未完成面积（BsmtUnfSF），地下室总面积（TotalBsmtSF），供暖类型（Heating），供暖质量（HeatingQC），中央空调（CentralAir），电力系统（Electrical），一楼面积（1stFlrSF），二楼面积（2ndFlrSF），低质量完成面积（LowQualFinSF），起居面积（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），功能性评分（Functional），壁炉数量（Fireplaces），壁炉质量（FireplaceQu），车库类型（GarageType），车库建造年份（GarageYrBlt），车库完成情况（GarageFinish），车库车位数（GarageCars），车库面积（GarageArea）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于房屋价格预测模型构建、影响因素分析等多种数据科学任务。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房屋价格与建筑特征的关系、不同社区房价差异等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略优化等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并进行市场趋势分析，帮助用户优化投资决策或提高预测精度。
