房屋评估预测数据集HouseEvaluationPredictionDataset-lwllmtl
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋评估, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 房屋特征, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自房地产市场的数据，记录了房屋的详细特征信息，用于预测房屋的销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时间点的房屋快照信息。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测为美国或其他具有类似房地产结构的地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋的建筑材料、地理位置、房屋状况、周边环境等，具体包括房屋ID、房屋等级、区域、街道类型、巷道类型、房屋形状、土地轮廓、公共设施、房屋配置、土地坡度、社区、主要道路条件、次要道路条件、建筑物类型、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（第二层）、砌体饰面类型、砌体饰面面积、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、地下室装修类型1、地下室1型面积、地下室装修类型2、地下室2型面积、地下室未装修面积、地下室总面积、供暖系统、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、地下室半浴室、全浴室、半浴室、卧室数量、厨房数量、厨房质量、总房间数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库装修、车库面积、车库状况、供暖质量、销售价格等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，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、特征重要性分析、回归模型构建等。
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、机器学习模型的构建与优化等研究，例如房价影响因素分析、预测模型性能评估等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、市场调研等行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产企业、投资者等进行市场分析、投资决策和风险控制。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并对房地产市场进行深入分析，帮助用户实现对房价的精准预测。
