加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-panosc
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 经济, 加州, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，记录了不同地区的房屋特征与房价信息，适用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态横截面数据使用。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）和房价中位数（median_house_value）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含S7_california_housing_train.csv（训练集）和S7_california_housing_test.csv（测试集）两个文件，便于数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于房地产经济学和机器学习领域的学术研究，如房价预测模型、影响因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定和城市规划，以及金融机构的房地产信贷风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，并评估不同模型的性能。
