加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-marinagrabelli
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, 统计分析, 经济指标, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州不同区域的房价相关数据，记录了各社区的地理位置、房屋特征以及经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集，用于分析特定时期的房价情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州内的多个社区，能够反映该州不同地区的房价差异。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭户数、收入中位数和房价中位数等多个关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，方便数据导入、清洗和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行结构化处理，便于直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练。
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、地理位置与房价关系研究等。
行业应用：可以为房地产评估、房屋租赁市场分析、房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商的选址决策、政府部门的房地产政策制定以及金融机构的风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的因素，并对加州房地产市场进行深入分析，帮助用户优化决策和提升预测精度。
