加州房价预测机器学习入门数据集-ericfeng84

加州房价预测机器学习入门数据集-ericfeng84 数据来源：互联网公开数据 标签：加州房价,房价预测,机器学习,回归分析,数据分析,房地产,经济,Scikit-learn,TensorFlow

数据概述： 本数据集提供了加州房价的相关信息，旨在为机器学习初学者提供一个完整的端到端实践案例。数据集包含了加州各社区的房价、人口、地理位置等多种属性，是《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》一书中用于演示和教学的数据集。数据通常包括房屋的平均收入、房屋年龄中位数、平均房间数、平均卧室数、人口、家庭数量、纬度、经度以及房价中位数等字段。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习入门和实践，特别是线性回归、决策树、随机森林等模型的训练和评估。学习者可以使用该数据集进行数据清洗、特征工程、模型构建、模型评估和模型优化，从而全面掌握机器学习的整个流程。该数据集也常用于房价预测、房地产市场分析等研究，也可用于探索不同特征对房价的影响。通过该数据集，初学者可以快速上手机器学习，并加深对相关算法和技术的理解。