LightGBM模型预测房价数据集-xiaochangzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，机器学习，LightGBM，数据集，房地产，回归分析，预测模型，数据分析
数据概述： 该数据集包含用于房价预测的数据，记录了房屋的各种特征和对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但包含了房屋的各种属性，如建造年份，上次翻新时间等。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但包含了不同地区的房屋信息，可用于分析不同地区房价的影响因素。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如房屋面积，卧室数量，卫生间数量，建造年份，地理位置，周边环境等，以及对应的房价。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房价数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习，数据分析和房地产研究等领域，特别是在房价预测，影响因素分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房价预测，影响因素分析，房地产市场研究等学术研究，如房屋特征对房价的影响分析，不同地区的房价比较等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价，投资策略制定等。
教育和培训：作为机器学习，数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，帮助用户实现房价预测，风险评估等目标，为房地产行业提供数据支持。
