美国房地产宜居性预测数据集-Hackathon竞赛数据

美国房地产宜居性预测数据集-Hackathon竞赛数据 数据来源：互联网公开数据 标签：房地产,宜居性,机器学习,预测,美国,房屋,租赁,Hackathon 数据概述： 本数据集是HackerEarth机器学习竞赛提供的，用于预测美国房地产的宜居性。数据集包含了关于美国各地不同房地产的详细信息，旨在帮助参赛者构建模型，预测房屋的宜居性评分。 数据集中的特征可能包括地理位置、房屋类型、房屋设施、周边环境、交通便利性、社区评分等。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，目标是预测房地产的宜居性。 它可以被用于： 1. 构建预测模型：开发机器学习模型，预测给定房地产的宜居性评分。 2. 房地产分析：分析影响房地产宜居性的关键因素。 3. 竞赛与评估：在Hackathon竞赛中，用于评估参赛者构建的预测模型的性能。 4. 教学与研究：用于机器学习、数据科学等领域的教学和研究，帮助学生和研究人员了解和实践房地产数据分析和预测任务。