印度房地产价格预测数据集IndianRealEstatePricePrediction-antigarisreekanth
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，机器学习，数据分析，印度，房屋类型，地理位置，回归模型
数据概述：
该数据集包含来自印度房地产市场的数据，记录了不同房屋的详细信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映某一时间段的房地产市场状况。
地理范围：数据覆盖印度多个城市和地区。
数据维度：数据集包括房屋的发布者（POSTED_BY）、是否在建（UNDER_CONSTRUCTION）、是否注册于RERA（RERA）、卧室数量（BHK_NO.）、卧室类型（BHK_OR_RK）、房屋面积（SQUARE_FT）、是否可立即入住（READY_TO_MOVE）、是否转售（RESALE）、房屋地址（ADDRESS）、经度（LONGITUDE）、纬度（LATITUDE）以及目标变量——房屋价格（TARGET(PRICE_IN_LACS)，以十万为单位）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和地理位置对房价的影响研究。
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，以及地理位置对房价影响的探索。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房地产评估、市场预测、销售策略制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索印度房地产市场的价格规律，构建预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
