美国房屋销售价格预测测试数据集USHousingSalesPricePredictionTestDataset-pradakshina
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房屋特征, 建筑结构, 市场分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国爱荷华州埃姆斯市的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2006年至2010年间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在爱荷华州埃姆斯市。
数据维度：数据集包括房屋的79个特征，涵盖了房屋的建筑结构、地理位置、材料、装修情况、周边环境以及销售信息等，如房屋面积、卧室数量、车库情况、建筑年份、销售价格等。
数据格式：CSV格式，文件名为formulatedtest.csv，便于数据分析和模型构建。该数据集是用于预测房屋销售价格的测试集，与训练集配合使用。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台上的一个关于房价预测的竞赛，数据经过了整理和结构化。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练和评估。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如分析房屋特征与价格之间的关系、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、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、投资者和购房者进行决策，帮助他们了解市场动态和评估房屋价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践房价预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与销售价格之间的关系，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而优化预测准确性。
