波士顿房价预测数据集BostonHousingPricePredictionDataset-xionglang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋评估, 波士顿, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含了波士顿地区的房屋销售相关数据，用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被认为是历史或静态数据。
地理范围：数据集中包含了波士顿地区的房屋信息。
数据维度：数据集包含多个字段，如房屋的建筑类型、地段、面积、街道状况、房屋质量、建造年份、装修年份、屋顶类型、外部材质、地下室信息、供暖系统、电气系统、一二层面积、卧室数量、厨房数量、车库信息等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，其中testcsv文件包含了用于预测的房屋信息，traincsv包含了用于训练模型的数据，包括房屋特征和房价。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，经过了结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房屋评估、数据分析和机器学习模型的训练。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、机器学习模型构建与评估等学术研究。
行业应用：为房地产评估机构、房屋销售平台、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响。
