陶707
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房屋价格预测相关公开数据集

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House pricing 房屋价格预测

背景描述

使用高级回归技术查看预测的房屋销售价格

数据说明

包含交易ID和交易价格

数据展示

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房屋价格

数据说明

两个文件测试集和训练集，包含房屋容纳人数、洗手间数量、卧室数量、所在城市、最新评论、经度纬度等详细数据。

数据展示

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Real Estate 美国房地产数据集

背景描述

该数据集包含按州和邮政编码划分的美国房地产列表。 数据是使用 python 库通过网络抓取收集的。

数据说明

status 目前销售状态

price 售价

bed 房间数量

bath 洗手间数量

acre_lot 占地面积（英亩）

full_address 完整地址

street 街道

city 城市

state 州

zip_code 邮编

house_size 房子大小

sold_date 售出日期

数据展示

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California Housing Prices 加州房价

背景描述

这是 Aurélien Géron 最近的著作“Hands-On Machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow”的第二章中使用的数据集。它是实现机器学习算法的绝佳介绍，因为它需要基本的数据清理，具有易于理解的变量列表，并且处于玩具和过于繁琐之间的最佳大小。

数据包含来自 1990 年加州人口普查的信息。因此，尽管它可能无法像 Zillow Zestimate 数据集那样帮助您预测当前的房价，但它确实提供了一个可访问的介绍性数据集，用于向人们教授机器学习的基础知识。

数据说明

经度：衡量房屋向西的距离

纬度：衡量房屋向北的距离

房屋年龄：街区内房屋的中位年龄

房间总数：一个街区内的房间总数

卧室总数：一个街区内的卧室总数

人口：居住在一个街区内的总人数

住户：一个街区的住户总数，居住在一个家庭单元内的一群人

收入中位数：一栋房子内的家庭收入中位数（以万美元计）

房屋价值中位数：街区内家庭的房屋价值中位数（以美元计）

靠近海洋：房子的位置距离海边多远

数据展示

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参加竞赛，更快更好的理解算法：

房价预测竞赛（算法赛）

大赛背景

本赛题属于《最简数据挖掘》系列练习赛中的一个赛题，可以帮助同学们更深入理解书中的算法。

赛题描述

给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等，建立模型预测房屋的销售价格。

数据说明

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DC竞赛

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