加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-samsonqian
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价, 经济, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价信息。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。
地理范围：数据覆盖加州各个区域。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房地产数据，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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策。
