美国房屋价格预测数据集2021-sheemazain
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格,数据预测,房地产,机器学习,数据分析,特征工程,模型评估,特征选择,数值特征,分类变量
数据概述：
本数据集包含美国房屋及其相关特征（如房屋面积、卧室数量、地理位置、配套设施等）的数据记录，以及这些房屋的实际销售价格。数据集来源于互联网公开渠道，如Zillow、Kaggle或政府发布的房地产数据集，涵盖了2021年度的房屋销售信息。数据集旨在用于房屋价格预测分析，提供全面的房屋特征信息以支持模型训练和评估。
数据用途概述：
该数据集适用于房屋价格预测、房地产市场分析、机器学习模型开发与验证等多种场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集进行特征工程，选择合适的特征，并训练和评估预测模型。具体应用包括但不限于：
- 模型训练与评估：通过数据集进行模型训练，并使用多种评估指标（如均方误差、平均绝对误差、均方根误差等）来验证模型的性能。
- 特征选择与工程：分析和选择对房屋价格影响较大的特征，同时基于领域知识创建新的特征以提升模型预测精度。
- 市场研究与分析：房地产开发商和投资者可以利用数据集了解不同区域房屋特征与价格之间的关系，为市场决策提供参考。
- 教育与培训：数据集适用于数据科学和机器学习课程，帮助学生学习数据预处理、特征工程、模型选择与验证等关键技能。
该数据集为房屋价格预测研究提供了丰富且高质量的数据资源，适合应用于学术研究、商业分析、教育等多个领域。
