加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-rahmadadeakbar
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, 数据分析, 加州, 房屋价格
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房屋相关数据，用于训练房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的加州房屋普查数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可以用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括经度（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）和房屋价值中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房屋普查信息，经过整理和清洗，适合用于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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、房价预测模型构建、以及探索地理位置和房屋特征对房价的影响等研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及房屋评估机构提供数据支持，用于房价评估、市场趋势分析和投资决策。
决策支持：支持政府和相关机构进行房地产政策制定，以及城市规划和发展。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，分析影响房价的关键因素，并为用户提供数据驱动的决策支持。
