美国住宅销售价格数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：住宅销售,房价预测,房地产市场,数据分析,机器学习,特征工程
数据概述：
本数据集包含美国阿姆斯市住宅销售的历史数据，分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv）。数据集中包括房屋的详细信息，如建筑类型、土地面积、房屋风格、装修质量、设施配置等。此外，还提供了每个特征的详细描述（data_description.txt），以及一个基于线性回归的示例预测结果（sample_submission.csv）。数据集目标变量为房屋销售价格（SalePrice），单位为美元。
数据用途概述：
该数据集适用于房价预测模型的构建、房地产市场的分析研究、特征工程实践以及机器学习算法的验证。研究人员和从业者可以利用此数据集来探索影响房价的关键因素，优化预测模型性能，从而为房地产投资决策提供数据支持。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据分析和机器学习的核心技能。
举例：
数据集中每一行代表一宗住宅交易记录，列出了房屋的各项特征和最终销售价格。例如，某记录中的“SalePrice”为208500美元，“MSSubClass”为20（一到一个半层的分层式住宅），“LotFrontage”为80英尺，“YearBuilt”为1960年。通过分析这些数据，研究人员可以识别出影响房价的主要特征，如房屋面积、建筑年代和设施配置等。
