该数据集是回归数据集，包含住房信息。-ITADN社区

住房数据数据集

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本数据集包含广泛的住房相关信息，包括地理位置、价格、面积及建筑年代等详细指标，旨在为房地产分析与研究提供全面的数据支持。回顾了使用housing.data进行的房价预测机器学习测试集分析。这一过程包括多次对模型进行训练和评估，以提高预测准确性。

加州住房-数据集

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加州住房数据集包含美国加利福尼亚州多个地区房价信息及相关特征属性，适用于机器学习模型训练与评估。 `sklearn.datasets`模块中的California住房数据集可以导出为名为cal_housing.csv的文件。

经典数据集：住房数据 housing.data

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housing.data是UCI机器学习库中的一个经典数据集，包含多个影响房价的因素，如住宅区的社会经济状况等变量信息。学者们常利用此数据进行回归分析和预测模型的研究。这段文字包含的是D·哈里斯和慕·鲁宾菲尔德在1978年收集的关于波士顿郊区住房的信息。

房价预测：基于Kaggle Ames住房数据集的回归分析模型

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本项目利用Kaggle Ames住房数据集，构建了多种机器学习算法进行房价预测，旨在通过回归分析优化模型性能，为房地产市场提供精准的价格参考。在该项目中使用了Kaggle竞赛数据集。我们将在以下步骤中进行操作： 1. 使用IQR（四分位距）和z-score方法去除异常值； 2. 可视化分类变量和连续变量； 3. 处理字符串类型列，以构建机器学习模型； 4. 应对缺失值。该项目可以在Kaggle上运行，并且可在创建该笔记本的相同环境中使用。这确保了使用的软件包版本一致。为了更好地理解探索性数据分析阶段的结果，请进入后续的机器学习模型部分，查看学习曲线、RMS（均方根误差）和R²分数等指标，并根据实际值可视化预测结果。

线性回归数据集 - 数据集

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本数据集专为线性回归分析设计，包含多个特征变量及对应的连续目标值，适用于模型训练与评估。练习线性回归的数据集可以使用名为Linear Regression - Sheet1.csv的文件。

房价数据集（含波士顿房价信息）

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本数据集包含详细的波士顿地区房屋价格及相关属性信息，适用于预测模型构建与房地产市场分析研究。该资源包含波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，每个文件的特征数量超过10个。此外还附带一份应用数据分析课程报告和一份亲测可用的多元线性回归预测代码，在报告中有详细说明代码使用方法。

房屋价格预测的数据集【线性回归与住宅属性】

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这是一个用于房屋价格预测的数据集，通过分析各种住宅属性来训练线性回归模型，以实现对房价的有效估计。住宅包括以下属性： - SalePrice：房产的售价（单位为美元）。这是您需要预测的目标变量。 - MSSubClass：建筑类别 - MSZoning：总体分区分类 - LotFrontage：连接到物业的道路线性长度（以英尺计） - LotArea：地块面积（平方英尺） - Street：道路类型，表示进入房产的路的种类 - Alley：巷道类型，描述进入房产的小巷通道类型 - LotShape：土地的一般形状 - LandContour：地势平坦度 - Utilities：可用设施类型 - LotConfig：地块布局

CINA 数据集 - 包含Libsvm和逻辑回归格式的CINA数据集

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CINA数据集提供以Libsvm和逻辑回归格式存储的数据文件，适用于进行分类任务的研究与应用开发。来自libsvm的数据集CINA dataset经过整理和格式转化后可用于逻辑回归。该数据集中共有3000多行，包含3206条数据，每个样本有133个特征，并且标签为+1或-1，适用于进行逻辑回归分析。

房价预测的线性回归数据集

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房价预测的线性回归数据集包含大量住宅销售记录，用于训练和评估基于线性回归模型的房价预测算法。该数据集是机器学习入门的理想资源。该数据集包含房价预测的相关信息，适用于自然语言处理课程中的线性回归介绍部分，作为用线性回归算法预测房价的案例参考。此数据集仅供参考。

数据集-回归分析

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本数据集专为进行回归分析设计，包含多维度变量样本，旨在帮助研究者探索自变量与因变量之间的关系模式及预测未来趋势。来自机器学习的练习数据包括 data.csv, job.csv, longley.csv 和 Delivery.csv 这几个文件。

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该数据集是回归数据集，包含住房信息。

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