加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-praneykalra
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地区的房价相关数据，记录了不同地理位置的房屋的各项属性以及对应的房价信息，用于训练房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：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、收入中位数以及房屋价值中位数等多个字段，适用于回归分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，易于数据处理和模型训练。
数据来源于公开的加州房价数据，已进行必要的预处理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模。
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，如地理位置对房价的影响分析、房屋特征与房价的关系研究等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其适用于房价评估、市场趋势预测、投资决策支持等。
决策支持：支持房地产企业和政府部门的决策制定，如土地规划、房地产政策制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素，构建和评估房价预测模型，从而实现对房价的精准预测和市场分析。
