加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-arsalminhaji
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 加州, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房屋价值, 经济
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房地产市场数据，记录了不同社区的房屋相关特征和房价信息，用于房价预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间截面的快照数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包括经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房屋特征与房价之间的关系。
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，例如房价评估、风险评估、市场预测等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行决策，帮助他们了解市场趋势，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生掌握数据预处理、特征工程、模型训练和评估等技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房价与各项特征之间的关联，并进行市场趋势分析。
