美国房价预测数据集USHousingPricePredictionDataset-rahulb97
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋属性, 房价影响因素, 统计分析
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及其对应的销售价格，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视作特定时间段的房屋销售快照。
地理范围：数据主要来源于美国房地产市场，具体地区未明确，但涵盖了多种房屋类型和属性。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID、房屋等级、分区类型、街道类型、地块面积、形状、地势、周边环境、建筑类型、房屋风格、整体质量、整体状况、建造年份、改造年份、屋顶类型、外部材料、砖石材料、外部质量、外部条件、基础类型、地下室质量、地下室条件、地下室暴露程度、地下室完成类型、地下室面积、供暖类型、供暖质量、中央空调、电气系统、一楼面积、二楼面积、低质量完成面积、居住面积、地下室浴室数量、全浴室数量、半浴室数量、卧室数量、厨房数量、厨房质量、房间总数、功能性、壁炉数量、壁炉质量、车库类型、车库建造年份、车库完成情况、车库容量、车库面积以及销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练与评估。
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领域的应用研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可用于房价评估、市场趋势分析、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、房屋销售策略制定以及房地产市场监管。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、房地产等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和房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同房屋属性对房价的影响，并为房地产市场的参与者提供数据支持。
