加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-solvedbiscuit71
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价评估, 数据分析, 统计建模, 房屋价值
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州住房普查的房价数据，记录了不同地区的房屋价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为反映特定时期的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同地理区域。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭户数、收入中位数和房屋价值中位数。
数据格式：CSV格式，包含california_housing_train.csv和california_housing_test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的加州住房普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和房屋价值评估等研究。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如确定最佳开发地点、预测房价走势等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解回归模型和房价预测。
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，从而优化决策和提升预测精度。
