加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sravanneeli
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, 房价评估, 经济指标, 数据分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价数据，记录了不同社区的房屋相关属性及其对应的房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析房价与房屋特征之间的关系。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经度、纬度等地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）以及房价中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，包含california_housing_train.csv（训练集）和california_housing_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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、房价影响因素分析等领域，如探索房价与地理位置、房屋特征之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，如优化土地利用规划、制定合理的房价政策等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，以及进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现房价预测和市场分析的目标。
