房屋销售价格预测训练数据集HouseSalesPricePredictionTrainingDataset-paulamaran
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋销售，房价预测，房地产，机器学习，回归分析，特征工程，数据分析，Kaggle
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的房屋销售数据，用于训练预测房屋销售价格的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时间点的房屋销售信息快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集来自美国房地产市场。
数据维度：数据集包含多个特征，包括房屋的结构特征、地理位置信息、周边环境、建成时间、装修情况等，以及目标变量——房屋销售价格。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、预测市场走向等。
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了解数据处理和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与销售价格之间的关系，构建预测模型，并进行模型优化和评估。
