数据科学项目：丹麦首都房价预测的数据集选型咨询

样本选型思路合理性分析 #

你的选型思路整体是合理的，符合房产价格预测类数据项目的样本筛选通用逻辑，具体判断依据如下：

• 样本同质性控制逻辑正确：自住公寓与独立住宅属于两类属性差异极大的物业类型，除了你提到的持有税费差异外，两者在土地产权归属、公共配套计价逻辑、客群购买偏好等维度均存在显著区别，混合选入样本会引入大量无关噪声，你提到的数据偏移问题真实存在，并非样本量越大建模效果越好，43000条同质性较高的纯净样本，实际建模效果大概率优于混入7000条异质数据的50000条带噪样本。
• 样本量判断符合建模要求：10年跨度的43000条同品类交易数据，对于常规结构化房价预测模型而言完全足够，即便预留20%~30%的测试集、做多折交叉验证，也能充分覆盖不同时段、不同区位的样本特征，不存在样本量不足导致的泛化性缺陷。
• 过拟合风险规避逻辑成立：过往同类项目混合两类样本出现overfitting（过拟合），本质是模型学到了两类物业的专属差异特征，而非通用的房价影响因子，提前限定仅选择自住公寓相当于做了前置变量控制，能大幅降低模型学习到伪相关特征的概率。

如果后续有覆盖全品类房价预测的需求，建议针对独立住宅单独拆分数据集建模，而非混合两类数据训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者restingquartH