机器学习速成营房价预测数据集MLzoomcampHousingDataset-chereezeh
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，机器学习，回归分析，房地产，数据分析，房价，加州
数据概述： 该数据集包含来自加州地区的房价数据，用于房价预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但基于加州房价的典型市场情况。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括多个城市和社区。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋年龄，房间数量，卧室数量，人口密度，地理位置（经纬度），收入水平，房屋价值等。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于机器学习速成营的教学资源，并已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于机器学习，回归分析，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在房价预测和房地产市场分析方面具有重要价值。
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：适用于房价预测，房地产市场分析，影响房价因素研究等学术研究，如分析不同因素对房价的影响，构建预测模型等。
行业应用：可以为房地产经纪人，评估师，投资者等提供数据支持，特别是在房屋估价，市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，市场策略制定，以及政府的房地产政策研究。
教育和培训：作为机器学习，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建准确的房价预测模型，帮助用户进行房地产投资决策和市场分析。
