加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-coo0ooe
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, 数据分析, 地理位置, 经济指标, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查区（Census blocks）的房屋相关信息，记录了加州不同地区的房价及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，代表某个时间点的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加州全境，包括不同城市、社区的房屋信息。
数据维度：数据集包括“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“housing_median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口数）、“households”（家庭户数）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房价中位数）和“ocean_proximity”（临海距离）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析与建模处理。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究，以及机器学习模型的构建与评估。
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、地理位置对房价影响研究、收入与房价关系分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，例如房价预测、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门在城市规划、住房政策制定方面的决策，以及房地产开发商的市场调研。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训数据，帮助学生理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响加州房价的各种因素，构建预测模型，并分析不同地理位置、经济指标与房价之间的关系，从而优化决策或提升预测精度。
