美国房屋价格预测训练数据集USHousingPricePredictionTrainingDataset-pallavimenthenigari
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 结构化数据, 房价影响因素
数据概述：
该数据集包含美国房屋销售的详细信息，记录了房屋的各项属性及销售价格，用于建立房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为历史房屋销售数据。
地理范围：数据来源于美国，未具体指明城市或州。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖房屋的结构、地理位置、建筑材料、周边环境等，如房屋面积、建造年份、卧室数量、厨房质量、车库类型等，以及目标变量SalePrice（销售价格）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由Pallavi M创建，已进行结构化处理，适合用于预测建模。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和影响因素研究。
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、以及机器学习模型性能评估。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、风险管理等领域提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、市场趋势分析和价格策略制定。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并帮助用户实现更准确的房价预测。
