房屋价格预测相关公开数据集
House pricing 房屋價格預測
背景描述
使用高級回歸技術查看預測的房屋銷售價格
數據說明
包含交易ID和交易價格
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房屋價格
數據說明
兩個文件測試集和訓練集，包含房屋容納人數、洗手間數量、臥室數量、所在城市、最新評論、經度緯度等詳細數據。
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Real Estate 美國房地產數據集
背景描述
該數據集包含按州和郵政編碼劃分的美國房地產列表。 數據是使用 python 庫通過網絡抓取收集的。
數據說明
status 目前銷售狀態
price 售價
bed 房間數量
bath 洗手間數量
acre_lot 占地面積（英畝）
full_address 完整地址
street 街道
city 城市
state 州
zip_code 郵編
house_size 房子大小
sold_date 售出日期
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California Housing Prices 加州房價
背景描述
這是 Aurélien Géron 最近的著作“Hands-On Machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow”的第二章中使用的數據集。它是實現機器學習算法的絕佳介紹，因為它需要基本的數據清理，具有易于理解的變量列表，并且處于玩具和過于繁瑣之間的最佳大小。
數據包含來自 1990 年加州人口普查的信息。因此，盡管它可能無法像 Zillow Zestimate 數據集那樣幫助您預測當前的房價，但它確實提供了一個可訪問的介紹性數據集，用于向人們教授機器學習的基礎知識。
數據說明
經度：衡量房屋向西的距離
緯度：衡量房屋向北的距離
房屋年齡：街區內房屋的中位年齡
房間總數：一個街區內的房間總數
臥室總數：一個街區內的臥室總數
人口：居住在一個街區內的總人數
住戶：一個街區的住戶總數，居住在一個家庭單元內的一群人
收入中位數：一棟房子內的家庭收入中位數（以萬美元計）
房屋價值中位數：街區內家庭的房屋價值中位數（以美元計）
靠近海洋：房子的位置距離海邊多遠
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參加競賽，更快更好的理解算法：
房價預測競賽（算法賽）
大賽背景
本賽題屬于《最簡數據挖掘》系列練習賽中的一個賽題，可以幫助同學們更深入理解書中的算法。
賽題描述
給定的房屋基本信息以及房屋銷售信息等，建立模型預測房屋的銷售價格。
數據說明
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報名參賽
DC競賽
總結
以上是生活随笔為你收集整理的房屋价格预测相关公开数据集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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