波士顿房价预测数据集HousingBostonPricePredictionDataset-shreypachauri123
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，房地产，机器学习，线性回归，数据分析，统计学，经济学
数据概述： 该数据集包含波士顿地区的房价相关数据，主要用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪70年代。
地理范围：数据覆盖美国马萨诸塞州波士顿地区的多个社区。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如房屋的平均房间数，犯罪率，房屋到市中心的距离，房屋的平均年龄，房屋所在区域的城镇比例，房屋的税率，房屋的价值等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国人口普查局，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，房价预测，机器学习模型训练等领域的研究和应用，尤其在回归分析，模型评估等方面具有重要价值。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场研究等学术研究，如不同因素对房价的影响程度分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定，帮助投资者，购房者和开发商做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学，统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解线性回归，模型评估和特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，帮助用户实现房价预测，市场分析等目标，为房地产行业提供数据支持。
