波士顿房价数据集 波士顿房价数据集 目的：通过分析十三个房屋特征与房价的关系，同时建立模型进行房价预测 波士顿房价指标与房价的关系 CRIM：城镇人均犯罪率——负相关占比 ZN：住宅用地所占比例——无单个特征 INDUS：城镇中非住宅用地所占比例——负相关 CHAS：虚拟变量，用于回归分析——无单个特征 NOX：环保指数——无单个特征 RM：每栋住宅的房间数——正相关 AGE：1940年以前建成的自住单位的比例——无单个特征 DIS：距离5个波士顿的就业中心的加权距离——无单个特征 RAD：距离高速公路的便利指数——无单个特征 TAX：每一万美元的不动产税率——无单个特征 PTRATIO：城镇中教师学生比例——无单个特征 B：城镇中黑人的比例——无单个特征 LSTAT：地区中多少房东属于低收入人群——负相关 MEDV：自主房屋房价中位数（标签数据）——房价中位数

这个zip压缩包包含了波士顿房屋数据集，包括txt文件和csv文件。这些文件详细记录了波士顿地区房屋的各种信息，如房价、地理位置、房屋特征等。数据集包含了506个样本，每个样本有12个特征变量和该地区的平均房价。这些特征包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等。这个数据集是用于建立回归模型，预测不同类型房屋的价格。使用这个数据集，您可以进行数据探索、特征工程、模型选择、训练和评估等一系列建模过程。这个数据集是开源的，方便用户进行数据分析和机器学习，建模等帮助。

加州房价数据集，可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用

Deep Learning to predict the house-prices given a few attributes about the house. Would be using Keras and scikit-learn!。 数据集共14列，前13列是输入，第十四列是输出即需要预测的值

人工智能 机器学习 房价数据 适合用来练习机器学习跟深度学习

本数据集为机器学习算法学习和模型验证的典型数据集，可用作机器学习回归问题的分析验证

boston_house_prices.csv 波士顿房价数据集

回归算法用数据集，加利福尼亚房价预测，longitude，latitude，housingMedianAge，totalRooms，totalBedrooms ，population，households，medianIncome，edianHouseValue几列，20641行数据，数据标准，适合模型训练。

波士顿房价数据集 预测房价

房价数据集，用于数据分析，模拟。