文件名称：住房预测：影响未来住宅价格的因素
文件大小：391KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-29 19:30:56
JupyterNotebook
住房预测 影响未来住宅价格的因素 目标：预测房屋的售价 对于这个项目，我选择研究波士顿房屋价格数据集。 数据库中的每个记录都描述了波士顿的郊区或城镇。 数据来自1970年的波士顿标准大都会统计区（SMSA）。属性定义如下（摘自UCI机器学习存储库1）： 数据集：（504r，15col），目标：MEDV（买方房屋价格） 特征 ： CRIM：城镇居民人均犯罪率 ZN：25,000平方英尺以上的土地划为住宅用地的比例。 印度：每个城镇的非零售营业面积比例 CHAS：Charles River虚拟变量（如果束缚河流，则为1；否则为0） NOX：一氧化氮浓度（百万分之几） RM：每个住宅的平均房间数 年龄：1940年之前建造的自有住房的比例 DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离 RAD：径向公路的可达性指数 税额：每10,000美元的全值财产税率 PTRATIO：各镇师生比例 B：10
【文件预览】：
Housing-Prediction-main
----MECE for Housing Prices.pdf(246KB)
----home.ipynb(271KB)
----README.md(3KB)
----housing.csv(48KB)