加州房价预测回归分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionRegressionAnalysis-nalinmanchanda
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 线性回归, 机器学习, 房价评估, 数据分析, 房地产, 经济, 加州
数据概述：
该数据集包含加州地区房价的相关数据，用于建立房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：数据集包含多个特征变量，包括：id（唯一标识符），MedInc（房屋收入中位数），HouseAge（房屋年龄），AveRooms（平均房间数），AveBedrms（平均卧室数），Population（人口数），AveOccup（平均入住率），Latitude（纬度），Longitude（经度）。
数据格式：CSV格式，包括train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的竞赛数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于房价预测、回归分析和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、经济学等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、不同模型的预测性能比较等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可以用于房价评估、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持政府部门和金融机构进行房地产政策制定和投资决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生掌握回归分析和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并评估模型的预测精度，以支持决策优化。
