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加利福尼亚住房价格预测:问题陈述:美国人口普查局发布了加利福尼亚人口普查数据,该数据具有10种类型的度量标准,例如加利福尼亚每个区块组的人口,中位数收入,中位数住房价格等。 数据集还用作项目范围界定的输入,并尝试为其指定功能和非功能需求。 问题目标:该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型,以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标,该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位(街区组通常人口为600至3,000人)。 项目数据集中
加利福尼亚住房价格预测:问题陈述:美国人口普查局发布了加利福尼亚人口普查数据,该数据具有10种类型的度量标准,例如加利福尼亚每个区块组的人口,中位数收入,中位数住房价格等。 数据集还用作项目范围界定的输入,并尝试为其指定功能和非功能需求。 问题目标:该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型,以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标,该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位(街区组通常人口为600至3,000人)。 项目数据集中
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42098759
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上传时间: 2021-10-17 23:51:34
|
文件大小: 133KB
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文件类型: -
JupyterNotebook
该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型,以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标,该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位(街区组通常人口为600至3,000人)。 项目数据集中有20,640个地区。
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