美国爱荷华州房屋销售价格预测数据集IowaHousingSalesPricePrediction-zahradeldar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 梯度提升
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州房屋销售的详细信息，旨在用于预测房屋销售价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为近几十年的房屋销售记录。
地理范围：数据集中房屋位于美国爱荷华州。
数据维度：数据集包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和样本提交文件（sample_submission.csv）。训练集包含房屋的各种属性（如房屋面积、建造年份、地理位置、材料质量等）及其对应的销售价格（SalePrice）。测试集包含与训练集类似的房屋属性，但不包含销售价格，用于模型预测。样本提交文件提供了提交预测结果的格式。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。 data_description.txt 文件提供了对数据集中各字段的详细描述。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，是房地产预测竞赛的数据集。
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：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和价格策略制定。
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案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同特征对房价的影响，从而实现对房屋销售价格的精准预测。
