加州房屋房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-mguinezi
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, 加州, 房屋, 地理信息
数据概述：
该数据集包含加州地区的房屋相关信息，用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括房屋的经纬度、房屋年龄、总房间数、卧室数、人口数、家庭数、收入中位数等多个指标。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及机器学习模型的构建与评估。
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领域。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、以及相关行业提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及投资者进行投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，帮助用户构建和优化房价预测模型，实现精准的房价评估和市场分析。
