住房预测：影响未来住宅价格的因素
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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资源详情
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