加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-trolleynan
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, 统计分析, 经济指标, 地理位置, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价信息，记录了不同地区的房屋相关属性及其房价数据，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的房屋价格。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了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，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数量（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，文件名为house.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测模型的构建、房地产市场分析和地理位置对房价的影响研究。
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、以及地理位置对房价影响的学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可用于房价预测、房地产投资分析、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府机构的决策制定，帮助优化投资策略和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同地理位置对房价的影响，从而帮助用户进行更精准的决策。
