加州房屋特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋特征,加州,房价预测,机器学习,线性回归,房地产市场
数据概述：
本数据集提供了加州房屋的全面特征信息，旨在预测房屋租金价格。数据集包含80个字段和1460条记录，涵盖了房屋的各类特征，为模型训练和评估提供了丰富的信息基础。
数据用途概述：
该数据集适用于探索和实现回归模型，特别是线性回归模型，以预测基于房屋特征的租金价格。数据集适合用于机器学习项目、房地产市场研究、教育训练等场景。研究人员和开发者可以利用此数据集评估模型性能，识别影响房屋租金的关键因素。
举例：
Id: 每条记录的唯一标识符。
MSSubClass: 建筑类别。
MSZoning: 物业的一般分区分类。
LotFrontage: 连接到物业的街道的线性英尺。
LotArea: 物业面积（平方英尺）。
Street: 连接到物业的道路类型。
Alley: 连接到物业的小巷类型。
LotShape: 物业的一般形状。
LandContour: 物业的平坦程度。
……（更多字段）
请注意，有关每个字段的详细信息和其他数据说明，请参阅数据集文档。您可以自由使用此数据集进行机器学习项目、研究或教育目的。祝您编程愉快！
