加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-saarbu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价, 经济, 统计分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各个地区的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括不同地理位置的房价信息。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如人均收入(MedInc)、房屋年龄(HouseAge)、平均房间数(AveRooms)、平均卧室数(AveBedrms)、人口数(Population)、平均入住率(AveOccup)、纬度(Latitude)、经度(Longitude)以及房价中位数(MedHouseVal)。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、valid.csv（验证集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已经过预处理。
该数据集适合用于房价预测、回归分析和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与房价之间的关系，以及地理位置对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和相关决策部门提供数据支持，例如用于房价预测、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行房地产相关的决策，例如确定合适的开发项目、评估投资回报、制定房地产政策等。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房价预测、回归分析等技术，加深对房地产市场的理解。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建预测模型，并评估模型的性能，以实现对房价的准确预测和市场趋势的分析。
