加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-r11543066
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 经济, 地理位置, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州地区的房价相关数据，记录了不同地区的房屋属性和房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某一时点或短时间内的快照数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括不同地理位置的房屋数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如经度、纬度、房屋年龄、总房间数、总卧室数、人口、家庭数量、收入中位数和房价中位数等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含california_housing_train.csv和california_housing_test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于加州政府或其他公开数据源，已进行预处理，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习建模等应用。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，优化投资策略和政策规划。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和相关技术。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索房屋特征与房价之间的关系，并评估不同模型的性能。
