加州房价预测测试数据集CaliforniaHousingPricePredictionTestDataset-nalinmanchanda
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 数据集, 结构化数据, 统计分析, 回归模型
数据概述：
该数据集包含加州地区的房价相关数据，用于房价预测模型的构建与测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括“id”（样本ID），“MedInc”（街区居民的收入中位数），“HouseAge”（街区房屋年龄中位数），“AveRooms”（平均房间数），“AveBedrms”（平均卧室数），“Population”（街区人口数），“AveOccup”（平均入住率），“Latitude”（纬度），“Longitude”（经度）等9个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型训练。
该数据集适用于房价预测、房地产市场分析等相关研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，如探索不同因素对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可用于构建房价预测模型、辅助房地产投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管，制定相关政策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生理解和应用回归分析、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索房价与各种特征之间的关系，并进行区域房价的对比分析。
