加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-zhaoyaqi
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, 加州, 数据建模, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房地产数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为某个时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、邻近海洋区域（ocean_proximity）以及房屋价值中位数（median_house_value，仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。其中，train.csv包含目标变量median_house_value，test.csv用于模型预测。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗。该数据集适用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如探索不同地理位置、房屋结构、收入水平对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和城市规划，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生掌握房价预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现更精准的房价预测和更优化的决策。
