加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-aditya1618
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 回归分析, 统计, 房屋价值
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋信息，记录了房屋的房间总数和房屋的中位数价值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：数据集包含“total_rooms”（房间总数）和“median_house_value”（房屋中位数价值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的加州房地产市场信息，已进行初步处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及数据建模等技术应用。
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：适用于房地产市场研究，房价影响因素分析，以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策，以及政府部门的政策制定和城市规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与房间数量之间的关系，并构建预测模型，以实现对房价的精准预测。
