印度房屋价格预测竞赛房屋价格数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格,房地产,预测,机器学习,回归,印度,房价,建筑,地理位置,房价预测
数据概述：
本数据集旨在用于印度房屋价格预测的机器学习竞赛，包含房屋的多种属性信息，用于训练和测试房价预测模型。数据集由训练集（Train.csv，包含29451行数据，12列特征）和测试集（Test.csv，包含68720行数据，11列特征）组成。
数据集包含以下关键字段：
* POSTED_BY：房产发布方。
* UNDER_CONSTRUCTION：房屋是否在建。
* RERA：房屋是否获得RERA（房地产监管机构）批准。
* BHK_NO：房间数量。
* BHK_OR_RK：房产类型（BHK或RK）。
* SQUARE_FT：房屋总面积（平方英尺）。
* READY_TO_MOVE：房屋是否可以立即入住。
* RESALE：是否为二手房。
* ADDRESS：房屋地址。
* LONGITUDE：房屋经度。
* LATITUDE：房屋纬度。
* TARGET(仅在训练集中)：房屋价格，为预测目标。
数据用途概述：
该数据集主要用于房屋价格预测模型的构建与评估。数据科学家可以利用此数据进行特征工程、模型训练和优化，以提高房价预测的准确性。具体应用场景包括：
* 房屋价格预测：构建模型预测房屋的市场价格。
* 房地产市场分析：分析影响房屋价格的因素，如位置、房屋类型、建筑状态等。
* 投资决策支持：辅助投资者进行房地产投资决策。
* 机器学习实践：为机器学习爱好者提供实践项目，提升回归模型构建技能。
