【免费下载】 波士顿房价数据集下载

简介

本仓库提供了一个经典的波士顿房价数据集的下载资源。该数据集是机器学习和数据分析领域中常用的数据集之一，广泛用于回归模型的训练和评估。数据集包含了波士顿地区房屋的各种特征信息以及对应的房价数据。

数据集内容

• 样本数量: 506个样本
• 特征数量: 13个特征变量
• 目标变量: 房屋的中位数价值（以千美元为单位）

特征变量包括：

1. 城镇犯罪率
2. 一氧化氮浓度
3. 住宅平均房间数
4. 到中心区域的加权距离
5. 自住房平均房价
6. 其他相关特征

使用场景

该数据集适用于以下场景：

• 回归模型的训练和评估
• 特征工程的实践
• 模型选择和超参数调优
• 数据探索和可视化

数据集来源

该数据集源自1978年美国波士顿郊区的房屋价格信息，由哈佛大学的Rudolf F. Harris收集并提供。数据集被广泛用于教学和研究，帮助学习者深入理解机器学习的理论与实践。

如何使用

1. 下载数据集文件。
2. 使用Python或其他数据分析工具加载数据集。
3. 进行数据探索、特征工程、模型训练和评估。

注意事项

• 数据集为开源资源，可自由使用和分享。
• 使用时请遵循相关的版权协议。

贡献

欢迎对该仓库进行贡献，包括但不限于：

• 提供更多的数据集资源
• 改进README文档
• 提交使用案例和代码示例

联系我们

如有任何问题或建议，请通过GitHub Issues联系我们。

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希望这个README文档能够帮助你更好地理解和使用波士顿房价数据集。