加州房价预测数据集CaliforniaHousePricePredictionDataset-jl1019
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，线性回归，数据分析，加州，经济学
数据概述： 该数据集包含了加州地区的房价数据，旨在用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪末。
地理范围：数据覆盖了加州各个社区的房价信息。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋年龄，房间数量，卧室数量，人口密度，收入水平，地理位置等，以及对应的房价信息。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，房价预测，机器学习模型训练等领域，特别是在线性回归，决策树等模型应用方面具有重要价值。
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：适用于房价预测，房地产市场分析，影响房价因素研究等，如分析不同因素对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和购房者进行决策，如评估投资回报率，预测房价走势等。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素以及预测房价的规律，帮助用户实现精准的房价预测，优化投资决策，提升市场分析能力。
