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sklearn中的波士顿数据集

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简介：
简介：Sklearn中的波士顿数据集包含关于美国马萨诸塞州波士顿地区房屋的信息，用以研究影响房价的社会经济因素。 波士顿房价数据集是机器学习领域内非常知名的数据集，在多篇回归算法研究的学术论文中被广泛使用。该数据集包含506条记录，每一条记录有13个与房价相关的特征以及一个目标值（即房价）。 以下是关于如何读取该数据集的一些教学内容： CRIM：城镇人均犯罪率 ZN：用于超过25,000平方英尺地块的住宅用地比例 INDUS：每个城镇非零售商业用地的比例 CHAS：查尔斯河虚拟变量，如果地段靠近河流则为1，否则为0 NOX：一氧化氮浓度（每十亿分之一） RM：房屋平均房间数 AGE：自有住房者的占比

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  • sklearn中的波士顿数据集
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    简介：Sklearn中的波士顿数据集包含关于美国马萨诸塞州波士顿地区房屋的信息，用以研究影响房价的社会经济因素。 波士顿房价数据集是机器学习领域内非常知名的数据集，在多篇回归算法研究的学术论文中被广泛使用。该数据集包含506条记录，每一条记录有13个与房价相关的特征以及一个目标值（即房价）。 以下是关于如何读取该数据集的一些教学内容： CRIM：城镇人均犯罪率 ZN：用于超过25,000平方英尺地块的住宅用地比例 INDUS：每个城镇非零售商业用地的比例 CHAS：查尔斯河虚拟变量，如果地段靠近河流则为1，否则为0 NOX：一氧化氮浓度（每十亿分之一） RM：房屋平均房间数 AGE：自有住房者的占比
     
  • sklearn中的波士顿房价预测数据集
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    简介：波士顿房价预测数据集是scikit-learn库内置的经典数据集之一，包含506个波士顿郊区或城镇的房产信息及13项特征指标，用于回归分析和机器学习模型训练。 在GitHub上也能找到文件sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv，自己去拷贝出来就好了。
     
  • 波士顿房价数据集
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    波士顿房价数据集是一份包含506个城镇社区的房产价值及相关社会经济统计数据的数据集合，广泛应用于机器学习和统计分析领域。 《波士顿房价数据集详解及其在数据分析中的应用》 波士顿房价数据集源自1978年哈佛大学的Lennart R. Bergman教授的研究成果，是机器学习和统计学领域中经典的数据集之一，在教学与研究方面被广泛应用。该数据集包含506个样本，每个样本代表波士顿郊区的一个住房单元，并记录了14个特征变量以及一个目标变量——房屋的中位价值。这些特征涵盖了经济、社会及地理等多个维度的信息，为分析房价与其影响因素之间的关系提供了丰富的素材。 **一. 特征变量详解** - **CRIM**: 城镇的人均犯罪率，反映了社区的安全状况。 - **ZN**: 25000平方英尺以上的居住用地比例，表示城市规划的开放程度。 - **INDUS**: 每个街区非零售商业活动面积与总面积的比例，反映工业活动密集度。 - **CHAS**: 查尔斯河边界指示器（数值为0或1），如果房产位于河流一侧则值为1，否则为0。 - **NOX**: 一氧化氮浓度，是衡量空气质量的指标之一。 - **RM**: 每栋房子平均房间数，通常与房屋大小相关联。 - **AGE**: 1940年前建造住宅的比例，反映住房的平均年龄情况。 - **DIS**: 到五个波士顿就业中心加权距离，体现通勤便利性程度。 - **RAD**: 接近高速公路便捷指数，数值越高表示交通越方便。 - **TAX**: 全财产税税率，与社区公共服务质量相关联。 - **PTRATIO**: 学生教师比例，反映教育资源分布情况。 - **B**: 1000(Bk - 0.63)^2, Bk为黑人人口比例的计算公式，用于衡量种族多样性。 - **LSTAT**: 低收入群体的比例，反映了社区的社会经济状况。 **二. 目标变量：MEDV** 这是每个样本的主要观测值，即房屋中位价值（以1000美元计），反映出当地的房价水平。 **三. 数据集的应用** 该数据集可用于进行回归分析、特征工程处理、模型比较和异常检测等工作。例如，通过建立线性或决策树回归模型来研究各个因素对房价的影响，并确定关键预测因子；通过对原始特征做变换、组合或者筛选以提升模型准确度；利用不同机器学习算法训练并评估其性能差异等。 **四. 挑战与注意事项** - 数据规模较小，可能无法全面捕捉到复杂的房价动态变化。 - 特征间可能存在多重共线性问题需要解决。 - 二元变量处理时需特别注意分类变量的特点（如CHAS）。 - 缺乏时间信息使得数据集难以反映长期趋势和季节效应的影响。 - 波士顿地区的房价特征可能无法直接应用于其他地区，因此在推广使用前应考虑地域差异性。 波士顿房价数据集不仅为学习机器学习与统计分析提供了宝贵的资源，而且是探索房地产市场、城市规划及社会经济关系的重要工具。通过对该数据集的深入挖掘和研究，我们能够更好地理解影响房价的各种复杂因素，并将其应用于实际预测和决策场景中。
     
  • 波士顿房价数据集（boston_housing.npz）
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    波士顿房价数据集包含1978年波士顿地区的住房信息，包括住宅中位值等13个属性变量，广泛用于回归分析模型训练。 本节将预测20世纪70年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，并利用当时的一些数据点进行分析，如犯罪率、当地房产税率等。与前面两个例子相比，这个数据集有一个有趣的区别：它包含的数据点相对较少，总共只有506个样本，其中404个用于训练，102个用于测试。此外，输入数据的每个特征（例如犯罪率）都有不同的取值范围。有些特性是比例型数值，在0到1之间；有的则在1到12之间变化；还有一些特性的取值范围为0至100等。
     
  • 波士顿房价数据集.zip
    优质
    该数据集包含有关波士顿地区房屋的信息，包括犯罪率、人均收入、房屋年龄等属性，适用于回归分析和机器学习模型训练。 波士顿房价数据集非常适合用于文章中的线性回归和其他算法的演示与分析，非常实用。
     
  • 波士顿房价数据集（boston.csv）
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    《波士顿房价数据集》包含506个波士顿郊区社区的房价信息，涵盖犯罪率、人均收入等13项指标，是机器学习中回归模型的经典训练资源。 该数据集包含美国人口普查局收集的关于马萨诸塞州波士顿住房价格的信息，共有506个案例。数据集包括以下14个属性：CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT和MEDV。
     
  • 波士顿房价数据集.zip
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    本数据集包含波士顿地区的房屋价格信息及相关属性，如犯罪率、人均收入和房屋年龄等，适用于回归分析与机器学习模型训练。 波士顿房价数据集包含了关于美国马萨诸塞州波士顿地区房屋的信息，通常用于机器学习模型的回归分析练习。该数据集包含多个特征变量，如犯罪率、住宅平均房间数量以及距就业中心的距离等，并且每个样本都对应一个目标值——住房的中位数价格。
     
  • 波士顿Airbnb公开数据集
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    波士顿Airbnb公开数据集包含了平台上房源的相关信息，包括价格、位置、房间类型等，为研究城市住房市场和旅游业提供了宝贵的资源。 波士顿的Airbnb公开数据包含了该地区共享民宿的信息，包括房源列表、不同时间段的价格、用户评分及评论等内容。
     
  • 波士顿房价数据集（boston.csv）
    优质
    波士顿房价数据集包含了美国马萨诸塞州波士顿地区的房屋价格信息，涵盖多个影响房价的因素，如犯罪率、人均收入和房屋状况等。 这段文本描述了14个属性：crim, zn, indus, chas, nox, rm, age, dis, rad, tax, ptratio, black, lstat 和 medv。这些属性通常用于数据分析或机器学习模型中，每个属性代表不同的数据维度和特征信息。