美国房屋价格预测数据集AmericanHousingPricePrediction-ulrichlui
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价预测, 房屋特征, 数据分析, 建筑
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州艾姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性及其对应的销售价格，旨在用于房屋价格预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据集中房屋销售时间跨度为2006年至2010年，涵盖了美国房地产市场在特定时期的交易情况。
地理范围：数据主要集中在美国爱荷华州艾姆斯市。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了房屋的各种属性，例如房屋的基本信息（如MSSubClass、MSZoning等）、建筑特征（如YearBuilt、RoofStyle等）、周边环境（如Neighborhood、Condition1等）和销售信息（如SaleType、SaleCondition、SalePrice等）。其中，train.csv文件包含房屋的销售价格(SalePrice)，而test.csv文件不包含销售价格，用于模型测试。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据已经过初步处理，但可能需要进一步的清洗和特征工程。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，旨在促进机器学习和数据分析研究。该数据集提供了丰富的特征，方便研究人员进行深入的数据分析和模型构建。
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、房价影响因素研究等学术研究，以及探索房屋价格与各种属性之间的关系。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解回归模型和特征工程。
此数据集特别适合用于构建和评估房屋价格预测模型，帮助用户实现对房价的准确预测和对房地产市场的深入理解。
