加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-gabrieloliva18
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, 房价分析, 地理位置, 数据建模, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，记录了不同地理位置的房屋特征及对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋的经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数以及房屋价格中位数等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件，分别为训练集(traincsv)和测试集(testcsv)，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行脱敏和预处理，便于直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、房价预测、以及地理位置对房价的影响研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、以及投资决策支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策制定，优化房地产相关的策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
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，并进行不同地区房价的对比分析，帮助用户实现准确的房价预测和市场趋势分析。
