机器学习实战kaggle-House Prices - Advanced Regression Techniques (房价高级...

数据集简介： Kaggle 竞赛 House Prices - Advanced Regression Techniques 是一个经典的回归问题竞赛，旨在预测房屋销售价格。竞赛中的目标是根据一系列房屋的特征（如位置、大小、年限等）预测其市场售价。这个数据集非常适合有一定机器学习基础的人，尤其是对回归问题有兴趣的学习者。 数据集内容： 规模：数据集包含训练集和测试集。训练集包含了房屋的特征和对应的售价标签，而测试集仅包含特征，需提交预测结果。 特征：数据集中包含了约80个特征，既有数值型特征（如房屋面积、建造年份、卧室数量等），也有类别型特征（如房屋的地区、装修情况、建筑风格等）。典型的特征包括： LotArea：地块面积 OverallQual：房屋的总体质量 YearBuilt：房屋建造年份 GrLivArea：房屋的地面生活面积 GarageCars：车库车位数 ExterCond：外部装修状况 MasVnrArea：墙面装饰面积 适用人群： 有一定基础的学习者：该竞赛适合有一定回归分析或机器学习基础的学习者，特别是对数据科学和建模有兴趣的人。 数据科学实践者：这个数据集非常适