房屋租赁价格预测图像数据集HousingRentalPricePredictionImageDataset-airisarya
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 价格预测, 图像识别, 机器学习, 房地产, 数据分析, 计算机视觉, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含用于房屋租赁价格预测的图像数据与结构化数据，记录了房屋的基本信息、图片以及对应的价格（仅训练集）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但ZipCode字段可用于推断。
数据维度：包括房屋的ID、卧室数量（Bedrooms）、浴室数量（Bathrooms）、面积（Area）、邮政编码（ZipCode）和价格（Price）等结构化数据，以及与房屋相关的图像数据。
数据格式：数据集包含CSV文件（train_data.csv, test_data_no_target.csv, submission_template.csv）和JPEG格式的图像文件。train_data.csv包含房屋信息和价格，test_data_no_target.csv包含测试集房屋信息，submission_template.csv为提交文件模板。图像文件以“房屋ID_房间类型.jpg”的命名方式存储，方便图像与房屋信息的关联。
来源信息：数据来源于房地产或相关租赁平台，已进行结构化和图像处理。
该数据集适合用于房屋租赁价格预测、图像特征提取、多模态数据融合等研究与应用。
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、计算机视觉、机器学习等领域的研究，例如图像特征提取、房屋价格预测模型构建、多模态数据融合等。
行业应用：可以为房地产中介、房屋租赁平台、房屋评估机构提供数据支持，用于开发智能房屋估价系统、个性化推荐系统等。
决策支持：支持房地产投资决策、租赁市场分析、风险评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、计算机视觉等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握房屋价格预测、图像识别等技能。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，以及图像信息对价格预测的贡献，从而实现更精准的房屋估价和租赁市场分析。
