加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-priyammmm
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, 经济, 统计分析, 数据挖掘, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价相关数据，记录了不同地理位置的房屋的多种属性，以及对应的房价中位数。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州（California）的各个区域。
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）和房价中位数（median_house_value）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的住房市场调查或统计，已进行清洗和标准化处理，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、房地产市场分析和经济学研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探索房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及投资机构进行房地产投资决策。
教育和培训：作为机器学习、统计学、数据挖掘等相关课程的实训数据，帮助学生理解回归分析和模型构建。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并评估不同预测模型的性能，从而优化决策和提升预测精度。
