波士顿房价预测数据集BostonHousingPricePredictionDataset-thomaschxu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 数据分析, 机器学习, 波士顿, 统计分析, 经济
数据概述：
该数据集包含来自美国波士顿地区的房价相关数据，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史房价的横截面数据。
地理范围：数据覆盖美国马萨诸塞州波士顿地区的房屋。
数据维度：数据集包括13个特征变量，如CRIM（城镇人均犯罪率）、ZN（住宅用地超过25000平方英尺的比例）、INDUS（城镇非零售业务的比例）、CHAS（查尔斯河虚拟变量，1表示靠近河流，0表示远离）、NOX（一氧化氮浓度）、RM（平均每栋住宅的房间数）、AGE（1940年以前建造的自住房屋的比例）、DIS（与波士顿五个就业中心的加权距离）、RAD（径向交通可达性指数）、TAX（每10000美元的全额物业税率）、PTRATIO（城镇师生比例）、B（城镇黑人比例）、LSTAT（低收入人群比例）以及MEDV（房价中位数，即预测目标）。
数据格式：CSV格式，方便数据导入、处理和分析。数据已完成基本整理，可以直接用于建模分析。
来源信息：该数据集常用于机器学习和统计分析的教学和研究，数据来源于公开渠道，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、线性回归模型构建、特征工程以及数据可视化等研究。
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、经济学和统计学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、预测模型构建与评估等。
行业应用：为房地产评估、市场分析和投资决策提供数据支持，可以用于房价预测、房地产市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，以及房地产开发商的投资策略优化。
教育和培训：作为机器学习、统计学和数据分析课程的实训数据，帮助学生理解线性回归、特征选择等概念。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并评估不同模型的性能，从而为房地产领域的决策提供数据支持。
