莫斯科房地产价格预测数据集MoscowRealEstatePricePrediction-doson24ru
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 莫斯科, 房价, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科地区的房地产信息，记录了房屋的各项属性以及用于预测房价的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据涵盖莫斯科市及周边区域。
数据维度：数据集包括房屋的唯一标识符（Id）、区域编号（DistrictId）、房间数量（Rooms）、总面积（Square）、生活面积（LifeSquare）、厨房面积（KitchenSquare）、楼层（Floor）、房屋总楼层（HouseFloor）、建造年份（HouseYear）、环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施指标（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量指标（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，经过整理和清洗，适用于房价预测建模任务。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、数据可视化等研究和应用。
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、机器学习模型评估等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、投资公司等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持房地产开发商、评估机构等进行决策，例如评估房屋价值、制定定价策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同特征对房价的影响，以及优化预测精度。
