gusdelact/usa-housing-curated

usa-housing-lr — dataset curado

Descripción

Predicción de precios de viviendas en USA usando regresión lineal (OLS) con benchmarking contra Ridge, Lasso y ElasticNet.

Este dataset es el resultado curado del pipeline aplicado al dataset original gusdelact/USA_Housing.

Información general

• Autor: gusdelact
• Fecha de creación: 2026-05-17
• Fuente original: gusdelact/USA_Housing
• Licencia: Apache-2.0

Composición

• Filas (raw): 5000
• Columnas (raw): 7
• Target: Price
• Train set: 3750 filas
• Test set: 1250 filas
• Features numéricas: ['Avg. Area Income', 'Avg. Area House Age', 'Avg. Area Number of Rooms', 'Avg. Area Number of Bedrooms', 'Area Population']

Preprocesamiento aplicado

• Drop de columnas no informativas: ['Address']
• Clipping IQR de outliers (factor 1.6).
• Estandarización (StandardScaler) de features numéricas.
• Split estratificado por bins del target (n_bins=10) como técnica de "balanceo" en regresión: garantiza que train y test cubran todos los rangos de precio.
• log1p al target: False (skew raw = -0.0027 cuando aplica).

Notas sobre balanceo en regresión

SMOTE / oversampling no aplica a regresión. El equivalente práctico es:

1. Revisar la distribución del target y aplicar np.log1p si está muy sesgado.
2. Hacer split estratificado por bins del target para que train y test cubran todo el rango de la variable continua.

Uso

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("gusdelact/usa-housing-curated")

Cómo citar

@dataset{usa_housing_curated,
  author = {gusdelact},
  title  = {usa-housing-lr},
  year   = {2026},
  publisher = {Hugging Face}
}