房屋评估预测训练数据集HousePricePredictionTrainingDataset-sambapython
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 房价预测, 数据分析, 住宅, 建筑, 房屋特征
数据概述：
该数据集包含来自房屋评估项目的数据，记录了房屋的各类属性特征，旨在用于房屋价格的预测模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但根据字段特征推测为美国或类似西方国家的房屋数据。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID (Id)、房屋等级(MSSubClass)、分区类型(MSZoning)、街道类型(Street)、巷道状况(Alley)、房屋形状(LotShape)、地块轮廓(LandContour)、公共设施(Utilities)、地块配置(LotConfig)、坡度(LandSlope)、社区(Neighborhood)、房屋状况(Condition1, Condition2)、建筑类型(BldgType)、房屋风格(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)、地基(Foundation)、地下室质量(BsmtQual)、地下室状况(BsmtCond)、地下室暴露程度(BsmtExposure)、地下室完成类型1(BsmtFinType1)、地下室完成面积1(BsmtFinSF1)、地下室完成类型2(BsmtFinType2)、地下室完成面积2(BsmtFinSF2)、地下室未完成面积(BsmtUnfSF)、地下室总面积(TotalBsmtSF)、供暖(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)、居住面积(GrLivArea)、地下室全浴室(BsmtFullBath)、地下室半浴室(BsmtHalfBath)、全浴室(FullBath)、半浴室(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)、车库完成情况(GarageFinish)、车库容量(GarageCars)、车库面积(GarageArea)。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、特征重要性分析和房地产市场研究等领域。
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、房屋价格预测模型的构建与评估，以及房屋特征对价格影响的研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、贷款审批等行业提供数据支持，帮助优化定价策略和风险评估。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析和城市规划。
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房屋价格的影响因素，掌握数据建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的复杂关系，帮助用户构建高精度的房价预测模型，实现对房地产市场的深入理解和有效决策。
