波士顿房价数据集说明文档
数据集简介
本仓库提供了著名的波士顿房价数据集，以.zip格式封装，解压后包含.txt及.csv两种格式的文件。此数据集广泛应用于机器学习和数据科学的教学与研究，特别是在回归分析领域。它详尽地记录了波士顿周边地区的房产信息，总计506个观测样本，每个样本含有13项属性（12个特征变量加上1个目标变量——房价）。
特征概述：
- 犯罪率: 每千人的犯罪案件数量。
- 一氧化氮浓度: 十万分之一单位。
- 住宅区平均房间数: 一个区域中房屋的平均房间数。
- 非零售商业用地比例: 非零售业务用地占用地总面积的比例。
- 查尔斯河标志: 若房产靠近查尔斯河，则标记为1，否则为0。
- 工业用地限制: 自我解释性，如果受州法案限制，则值较高。
- 房产税税率: 每万美元的房产评估税额。
- 公共服务质量: 公共设施的质量指数。
- 体积比: 建筑面积与土地面积之比。
- 靠近高速公路: 距离高速入口的权重距离。
- 学区: 学校质量的评价。
- 学生与教师比例: 指定区域内的学校。
- 自住房平均房价: 自住住宅的平均价格，这实际上是我们的目标变量。
使用场景
- 教育与研究：非常适合用于教学目的，展示如何处理房地产市场数据，构建和测试回归模型。
- 机器学习实践：可用于练习特征选择、模型训练（如线性回归、决策树、随机森林等）和调优。
- 数据分析项目：适合进行房价影响因素分析，理解不同特征对房价的影响。
开始使用
- 下载数据：直接从本仓库下载
波士顿房价数据集.zip。 - 解压缩：解压文件，将得到
.txt和.csv两个版本的数据文件。 - 导入数据：使用Python的Pandas库，或者其他编程语言的数据处理工具，读取数据。
- 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，了解数据分布。
- 建模分析：选择合适的统计或机器学习模型，训练并评估模型性能。
注意事项
- 请在遵循开源许可的前提下使用本数据集。
- 在实际应用中，考虑数据时效性和地域差异可能带来的影响。
- 对于高级用途，建议深入研究数据的内在结构和相关文献。
通过利用这个数据集，无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能在数据探索、模型构建和机器学习技巧提升方面取得进步。祝您学习和研究顺利！