美国房价预测数据集AmericanHousingPricePrediction-deepakvd
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋评估, 数据挖掘, 房价影响因素, 建筑特征
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及最终的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为房屋销售的年份，从具体年份（如2006-2010年）到具体年份。
地理范围：数据覆盖美国爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括79个特征，涵盖了房屋的各个方面，如房屋的基本信息（如街道、房屋类型等）、建筑特征（如屋顶材料、外观质量等）、地理位置（如邻里、土地轮廓等）、房屋装修情况（如地下室、厨房质量等）、周边环境（如开放门廊、围栏等）以及销售信息（如销售类型、销售条件等）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含房屋的特征和销售价格，test.csv包含房屋的特征，用于预测销售价格。
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上的应用研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、以及房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产公司、金融机构等进行风险评估、市场分析和投资决策。
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数据，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，构建和优化房价预测模型，帮助用户实现更精准的房屋估价和市场预测。
