房价预测-决策树回归模型数据集-波士顿房价-20世纪70年代
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 决策树回归, 波士顿房价, 机器学习, 数据分析, 房地产, 经济学, 统计学
数据概述：
本数据集基于20世纪70年代的波士顿房价数据，是机器学习领域常用的经典数据集之一。 数据集包含了波士顿郊区不同地区的房价信息，以及与房价相关的多个特征，例如：犯罪率、住宅平均房间数、城镇黑人比例、离市中心距离等。 数据集共包含506个观测值，每个观测值代表一个地区的房价信息。 该数据集被广泛用于回归模型的训练和评估，尤其适用于决策树、线性回归等算法。
数据用途概述：
该数据集主要用于房价预测模型的构建和评估。 它可以被用于以下场景：
1. 机器学习教学：作为教学案例，帮助学生理解回归模型的原理和应用。
2. 模型比较：比较不同回归模型（如决策树、线性回归、随机森林等）的性能。
3. 特征工程：探索和分析不同特征对房价的影响，进行特征选择和转换。
4. 房地产分析：用于分析影响房价的因素，为房地产投资和评估提供参考。
5. 算法验证：验证和测试新的机器学习算法的有效性。
