加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-surajkumarramagiri
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房价相关信息。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，反映了特定时间点（如1990年代）的房价状况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各个普查区域。
数据维度：数据集包括多个关键指标，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）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于加州普查数据，数据已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及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、地理位置对房价影响的研究，以及机器学习算法在房价预测方面的应用。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其是在房价评估、风险管理、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门、规划机构进行城市规划、土地利用分析，以及制定相关政策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素，以及构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、居民收入等因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
