住房预测：影响未来住宅价格的因素

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住房预测影响未来住宅价格的因素目标：预测房屋的售价对于这个项目，我选择研究波士顿房屋价格数据集。数据库中的每个记录都描述了波士顿的郊区或城镇。数据来自1970年的波士顿标准大都会统计区（SMSA）。属性定义如下（摘自UCI机器学习存储库1）：数据集：（504r，15col），目标：MEDV（买方房屋价格）特征： CRIM：城镇居民人均犯罪率 ZN：25,000平方英尺以上的土地划为住宅用地的比例。印度：每个城镇的非零售营业面积比例 CHAS：Charles River虚拟变量（如果束缚河流，则为1；否则为0） NOX：一氧化氮浓度（百万分之几） RM：每个住宅的平均房间数年龄：1940年之前建造的自有住房的比例 DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离 RAD：径向公路的可达性指数税额：每10,000美元的全值财产税率 PTRATIO：各镇师生比例 B：10

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