印度房地产价格线性回归预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,印度,房价预测,线性回归,数据清洗,误差分析,模型评估
数据概述：
本数据集用于预测印度特定区域的房屋价格，通过线性回归模型进行分析。数据集涵盖了房屋的基本信息，如面积、卧室数量、价格等关键要素，经过数据清洗，包括检查数据类型、处理缺失值和重复数据、以及移除不显著的特征（如地址）等步骤，确保数据质量。
数据用途概述：
该数据集适用于房产价格预测、市场趋势分析、投资决策支持等多种场景。通过线性回归模型，研究人员可以评估不同特征对房价的影响，识别关键的定价因素。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解线性回归模型的原理及应用。
举例：
在进行线性回归分析时，数据集首先进行了数据清洗，处理了缺失值和重复数据，并移除了不显著的特征。模型的初步结果表明，自变量可以解释因变量91.8%的变化，具有统计显著性。进一步处理异常值（23个异常值被移除）后，模型的解释能力提升至92.1%，依然具有统计显著性。除“面积”和“卧室数量”之间的关系外，其他自变量间不存在高相关性，避免了多重共线性的问题。模型的训练数据集结果同样显示，自变量可以解释因变量92.1%的变化，斜率表示每增加一个卧室，房价将增加118602单位。模型的RMSE为99886.24，MAPE为0.07，表明模型的预测准确率为92.45%。
