线性回归与感知机模型训练数据集LinearRegressionandPerceptronModelTrainingDatasets-mattroibecon
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归, 感知机, 房价预测, 电视广告, 销售额预测, 机器学习, 数据集, 模型训练
数据概述：
该数据集包含两个核心数据集，分别用于线性回归和感知机模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据集来源未明确标注地理范围。
数据维度：
tvmarketing.csv：包含“TV”（电视广告投入）和“Sales”（销售额）两个字段，用于分析电视广告投入与销售额之间的关系，适用于简单线性回归模型。
house_prices_train.csv：包含79个特征，如房屋面积、地理位置、建筑年份、房屋质量等，以及目标变量“SalePrice”（房屋售价），用于预测房屋价格，适用于多变量线性回归模型。
数据格式：CSV格式，分别命名为tvmarketing.csv和house_prices_train.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步处理，可以直接用于模型训练。
来源信息：数据集来源于机器学习课程或开源项目，用于教学和模型实验，已进行必要的清洗和预处理。
该数据集适合用于线性回归、感知机等基础机器学习模型的训练和评估。
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：适用于机器学习基础算法的教学和研究，如线性回归模型、感知机模型等。
行业应用：可以用于市场营销分析，例如分析广告投入与销售额的关系；也可用于房地产行业的价格预测模型。
决策支持：支持数据驱动的决策，如优化广告投放策略，评估房屋价值。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解线性回归、感知机等模型，并进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索变量之间的线性关系，以及构建和评估回归模型。
