加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-antoniofurioso
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, 数据分析, 地理位置, 经济指标, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各地区的房价及相关经济和地理信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为某个特定时期的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度（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）以及离海滩距离（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，适用于各种数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统（GIS）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、地理位置对房价的影响分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，用于房价预测、市场评估和风险管理。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握回归分析、数据可视化和模型评估等技能。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，以及构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策、评估房地产价值。
