美国房价预测测试数据集USHousingPricePredictionTestData-hsynkskn
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 房屋评估, 机器学习, 数据分析, 结构化数据, 线性回归, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性信息，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋属性快照。
地理范围：数据覆盖美国，未明确具体州或城市，但涵盖了房屋的地理位置信息。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋面积、建造年份、卧室数量、厨房质量、车库类型、销售类型和销售条件等，共计79个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个房价预测竞赛，数据集经过清洗和预处理，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估和房地产市场分析。
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、以及机器学习模型的性能评估。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估值、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持房地产行业的决策制定，如房屋定价策略、市场定位分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，帮助用户构建和优化房价预测模型，从而提升预测精度。
