美国艾姆斯市房价预测数据集-房屋特征与销售记录-2006-2010
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测,房地产,房屋特征,销售数据,机器学习,美国,艾姆斯市,时间序列,数据分析
数据概述：
本数据集包含2006年至2010年间美国艾姆斯市的房屋销售记录，旨在用于房价预测模型的构建。数据集详细记录了房屋的各种特征，包括房屋类型、建筑材料、地理位置、周边环境、内部设施、装修质量、以及销售相关的日期、类型和条件等。总共包含80个特征，涵盖了房屋的几乎所有方面，为深入分析房价影响因素提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估房价预测模型，例如线性回归、决策树、随机森林等。研究人员可以使用该数据探索不同房屋特征与房价之间的关系，识别关键的影响因素，从而提升模型的预测准确性。数据集也可用于市场分析，例如分析不同类型房屋的销售趋势、评估房屋装修对房价的影响等。此外，该数据集也常被用于机器学习和数据科学的教学实践，帮助学生熟悉数据预处理、特征工程、模型训练和评估等流程。
