波士顿房价合成数据集BostonHousingSyntheticDataset-ismathakit
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，机器学习，线性回归，数据合成，统计分析，经济学，房地产
数据概述： 该数据集为波士顿房价的合成数据，模拟了波士顿地区不同房屋的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，为模拟数据。
地理范围：数据覆盖了波士顿地区的房屋信息，包括不同区域的房屋。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如犯罪率，房屋平均房间数，房屋到就业中心的距离，税率，房屋价格等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于对波士顿房价数据集的模拟与合成，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测，线性回归，机器学习等领域的研究和应用，特别是在模型训练和评估中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房价预测模型，回归分析方法的验证和研究，如探索不同特征对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，市场分析及策略优化。
教育和培训：作为机器学习，统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，线性回归等技术。
此数据集特别适合用于探索房价与不同特征之间的关系，帮助用户实现房价预测，模型训练和评估等目标，为房地产研究和数据科学应用提供数据支持。
