Scikit-learn房价预测数据集HousingDataforScikit-learnDataset-manishthilagar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，机器学习，线性回归，数据分析，房地产，sklearn，Python
数据概述： 该数据集包含由Harrison和Rubinfeld于1978年收集的波士顿郊区房价数据，旨在用于演示线性回归模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1978年。
地理范围：数据涵盖了美国马萨诸塞州波士顿郊区的住房信息。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如犯罪率，工业用地比例，住宅平均房间数，距波士顿中心区的加权距离，高速公路可达性，税率，学生教师比例等，以及对应的房价中位数。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Harrison和Rubinfeld的论文，已进行标准化处理，方便在scikit-learn库中使用。
该数据集适合用于线性回归，多元统计分析等机器学习入门实践，也可用于房价影响因素的研究。
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：适用于房价影响因素分析，线性回归模型评估等研究，如不同特征对房价的影响程度分析。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助分析房价的影响因素，优化投资策略。
教育和培训：作为机器学习，数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解线性回归模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，帮助用户构建和评估线性回归模型，提升预测准确度。
