美国艾姆斯市房价预测数据集-2006-2010年-rangalamahesh

美国艾姆斯市房价预测数据集-2006-2010年-rangalamahesh 数据来源：互联网公开数据 标签：房价,房地产,预测,机器学习,回归分析,房屋特征,美国,艾姆斯市

数据概述： 本数据集包含了2006年至2010年间美国艾姆斯市的房屋销售价格以及相关的房屋特征信息。数据集分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv），用于构建预测房屋价格的模型。数据集中包含了多种房屋属性，如房屋面积、建造年份、装修情况、地理位置、周边环境等，共计80个特征，旨在帮助研究人员和数据科学家建立准确的房价预测模型。数据集中还包含一个样本提交文件（sample_submission.csv），用于评估预测模型的性能。

数据字段： Sale Price：房屋销售价格，这是目标变量，是需要预测的。 MSSubClass：建筑类别 MSZoning：一般分区分类 LotFrontage：与房产相连的街道的线性英尺 LotArea：地块面积，以平方英尺为单位 Street：道路类型 Alley：巷道类型 LotShape：地块的一般形状 LandContour：土地平整度 Utilities：可用公用设施的类型 LotConfig：地块配置 LandSlope：地块坡度 Neighborhood：艾姆斯市内的实际位置 Condition1：靠近主干道或铁路 Condition2：靠近主干道或铁路（如果存在第二个） BldgType：住宅类型 HouseStyle：住宅风格 OverallQual：整体材料和完成质量 OverallCond：整体状况评级 YearBuilt：原始建造日期 YearRemodAdd：改造日期 RoofStyle：屋顶类型 RoofMatl：屋顶材料 Exterior1st：房屋外部覆盖物 Exterior2nd：房屋外部覆盖物（如果超过一种材料） MasVnrType：石工饰面类型 MasVnrArea：石工饰面面积，以平方英尺为单位 ExterQual：外部材料质量 ExterCond：外部材料的当前状况 Foundation：地基类型 BsmtQual：地下室高度 BsmtCond：地下室的一般状况 BsmtExposure：步出式或花园式地下室墙 BsmtFinType1：地下室装修区域的质量 BsmtFinSF1：1型装修平方英尺 BsmtFinType2：第二装修区域的质量（如果存在） BsmtFinSF2：2型装修平方英尺 BsmtUnfSF：地下室未装修平方英尺 TotalBsmtSF：地下室总平方英尺 Heating：供暖类型 HeatingQC：供暖质量和状况 CentralAir：中央空调 Electrical：电气系统 1stFlrSF：一楼平方英尺 2ndFlrSF：二楼平方英尺 LowQualFinSF：低质量装修平方英尺（所有楼层） GrLivArea：地上（地面）居住面积平方英尺 BsmtFullBath：地下室全浴室 BsmtHalfBath：地下室半浴室 FullBath：地上全浴室 HalfBath：地上半浴室 Bedroom：地下室以上楼层卧室数量 Kitchen：厨房数量 KitchenQual：厨房质量 TotRmsAbvGrd：地上总房间数（不包括浴室） Functional：房屋功能评级 Fireplaces：壁炉数量 FireplaceQu：壁炉质量 GarageType：车库位置 GarageYrBlt：车库建造年份 GarageFinish：车库内部装修 GarageCars：车库容量（汽车） GarageArea：车库面积，以平方英尺为单位 GarageQual：车库质量 GarageCond：车库状况 PavedDrive：铺砌的车道 WoodDeckSF：木甲板面积，以平方英尺为单位 OpenPorchSF：开放式门廊面积，以平方英尺为单位 EnclosedPorch：封闭式门廊面积，以平方英尺为单位 3SsnPorch：三季门廊面积，以平方英尺为单位 ScreenPorch：纱窗门廊面积，以平方英尺为单位 PoolArea：游泳池面积，以平方英尺为单位 PoolQC：游泳池质量 Fence：围栏质量 MiscFeature：未涵盖在其他类别中的杂项特征 MiscVal：杂项特征的价值（美元） MoSold：售出月份 YrSold：售出年份 SaleType：销售类型 SaleCondition：销售条件

数据用途概述： 该数据集主要用于房价预测模型的构建和评估，可应用于以下场景： 1. 房地产市场分析：研究房价的影响因素，分析市场趋势。 2. 预测模型开发：用于训练和测试机器学习模型，例如线性回归、决策树、随机森林等。 3. 房屋估价：帮助评估房屋价值，为买卖双方提供参考。 4. 教育与研究：作为教学案例，帮助学生和研究人员了解数据分析和建模过程。