加州房屋价格预测测试数据集CaliforniaHousingPricePredictionTestDataset-marinagrabelli
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 加州, 房价, 经济
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋价格相关数据，用于房屋价格预测模型的测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）以及房屋价值中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_test.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于加州房屋普查或其他相关政府或研究机构的公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型的测试。
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、以及预测模型性能评估等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场调控、制定相关政策，以及支持金融机构进行风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解房价预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征、收入水平之间的关系，并构建预测模型，从而实现对房价的有效预测和分析。
