波士顿房价回归数据集BostonHouseRegressionDataset-nadagamal3
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，回归分析，数据集，统计学，机器学习，房地产，数据分析，经济预测
数据概述： 该数据集包含来自波士顿地区的房价数据，记录了影响房价的多种因素及其对应的房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪70年代。
地理范围：数据覆盖了波士顿及其周边地区。
数据维度：数据集包括房屋的多个特征变量，如犯罪率，住宅用地比例，非零售商业用地比例，河流边界，空气质量，住宅平均房间数，房屋建成年份，到就业中心的加权距离，高速公路可达性，房产税率，学生与教师比例等。还包括对应的房价中位数。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的波士顿房价数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，回归模型训练，统计学分析等领域的应用，尤其在机器学习模型构建，特征选择和预测精度评估等方面具有重要价值。
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：适用于房地产价格影响因素分析，房价预测模型构建等学术研究，如房价与区域特征的关系研究，房价预测模型的性能评估等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估，市场趋势预测和房地产投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助开发商和投资者制定科学的定价和投资决策。
教育和培训：作为统计学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，特征工程及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与各种影响因素之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场的决策制定，提高市场预测的准确性和可靠性。
