加州房价预测竞赛数据集CaliforniaHousingPricePredictionCompetitionDataset-kartikaytandon
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 机器学习, 房地产, 经济, 数据分析, 回归模型, 房价, 预测
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的人口普查数据，记录了不同社区的房价及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据，反映特定时期的加州房价情况。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包含经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如MedInc（居民收入中位数）、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）以及房价预测目标变量。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的一个房价预测竞赛，为公开数据集。
该数据集适合用于房价预测、回归分析和机器学习模型构建。
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、经济学研究，以及机器学习算法在房价预测领域的应用研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，用于房价评估、市场分析、风险管理等。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行城市规划、住房政策制定和投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生掌握房价预测模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建预测模型，并评估模型的性能，从而为房地产市场分析和决策提供数据支持。
