稳健回归住房预测数据集RobustRegressionHousingPredictionDataset-africathree
数据来源：互联网公开数据
标签：住房预测，回归分析，数据集，机器学习，统计学，房地产，数据挖掘，预测建模
数据概述： 该数据集专注于利用稳健回归方法进行住房价格预测，记录了与住房市场相关的关键经济指标和房产特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的住房市场，包括不同城市和地区的房产交易数据。
数据维度：数据集包括房产的交易价格，面积，卧室数量，地理位置，建筑年份，周边设施，经济指标等变量。还包括用于稳健回归分析所需的历史价格数据和外部因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产交易记录和政府统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产市场的价格预测，回归分析及机器学习模型的训练，尤其在处理异常值和异方差性等数据问题时具有重要应用价值。
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：适用于住房价格预测，市场趋势分析等研究，如住房价格波动原因分析，影响因素评估等。
行业应用：可以为房地产市场提供数据支持，特别是在房价预测，投资决策和房产评估方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和政府机构的决策制定，帮助优化投资策略和市场调控。
教育和培训：作为统计学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，稳健回归及相关技术。
此数据集特别适合用于探索住房市场的价格波动规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资决策，提高预测精度和决策效果。
