加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sambitsenapati
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价评估, 加州, 经济
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房价相关数据，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，通常被视为静态数据集，反映特定时间点的房价情况。
地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，可以进行地理位置相关的分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如经度（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）、户数（households）、收入中位数（median_income）和房价中位数（median_house_value）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（California Housing Train.csv）和测试集（California Housing Test.csv），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价与其他因素之间的关系。
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、以及地理位置对房价的影响研究。
行业应用：为房地产评估、房屋价格预测、以及房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管和政策制定，以及金融机构进行房屋贷款风险评估。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，并进行市场趋势预测，从而优化决策和提升预测精度。
