美国西雅图房价预测数据集SeattleHousePricePrediction-bkanupam
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 多项式回归, 数据分析, 机器学习, 房屋评估, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各种属性和销售价格，旨在用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，具体年份信息未明确，但包含销售日期。
地理范围：数据覆盖美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包括房屋的多种特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑等级、翻新年份、邮编、地理坐标（纬度、经度）等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如训练集、测试集、验证集等，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及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，如探索房屋特征与价格之间的关系。
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应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如评估房屋价值、制定投资策略等。
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深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并优化预测精度。
