加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-vitalisn
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, 地理位置, 房价评估, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房屋相关数据，用于预测房屋的中位数价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为某个时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行基本的数据整理。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据建模。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征以及收入水平之间的关系，从而构建预测模型并进行市场分析。
