美国房屋交易价格预测数据集USHousingTransactionPricePrediction-yuhangli6324
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋交易, 房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自美国房地产市场的房屋交易数据，记录了房屋的各项属性以及交易价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据主要覆盖美国华盛顿州（WA）的房屋交易信息。
数据维度：数据集包括房屋的日期、房间数量、社区安全等级、居住空间、建筑空间、噪音水平、是否临水、景观、空气质量水平、地上空间、地下室空间、建筑年份、装修年份、地区、城市、邮政编码、地区、汇率、居住空间单价、建筑空间单价以及总价。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Train_Data.csv和Test_Data.csv两个文件，分别用于训练模型和测试。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录，经过整理与清洗，用于模型构建和分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，如基于多因素的房价预测模型构建。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构等进行市场分析和风险评估，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，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价格之间的关系，帮助用户建立预测模型，实现对房价的精准预测。
