加州房价预测训练数据集CaliforniaHousingPricePredictionTrainingDataset-rmagaldi
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, 房屋价值, 地理位置, 人口统计, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的人口普查数据，记录了不同区域的房屋价值及相关经济和社会指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为某一时间点的数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区，提供了房屋价值与地理位置的关联信息。
数据维度：包括房屋ID (Id), 经度 (longitude), 纬度 (latitude), 房屋年龄中位数 (median_age), 总房间数 (total_rooms), 总卧室数 (total_bedrooms), 人口 (population), 住户数 (households), 收入中位数 (median_income), 房屋价值中位数 (median_house_value)等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的加州人口普查数据或其他相关资源，已进行结构化处理，方便用于机器学习任务。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及地理位置对房屋价值影响的研究。
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：适用于房地产经济学、城市规划和机器学习等领域的研究，例如房价预测模型构建、地理空间数据分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商等进行城市规划、投资决策和政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，建立预测模型，并分析不同因素对房价的影响。
