波士顿房价数据集的房价数据是
波士顿房价数据集是一个著名的数据集，它在机器学习和统计分析领域中被广泛用于回归问题的实践和研究279。这个数据集由卡内基梅隆大学收集，并存放在StatLib库中，于1978年创建，涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据3。数据集包含506个案例，每条数据包含14个字段，其中13个是特征变量，用于预测房价136。
数据集中的房价数据是通过分析十三个房屋特征与房价的关系来预测的7。这些特征包括城镇人均犯罪率（CRIM），住宅用地所占比例（ZN），以及城镇中非住宅用地所占比例（INDUS）等167。其中，CRIM与房价呈负相关，即犯罪率越高，房价越低7。而ZN和INDUS与房价的关系则没有明确的单个特征影响7。
数据集的房价数据是通过对这些特征变量进行回归分析来预测的，可以用于预测房价3。在实际使用过程中，可能会遇到数据缺失的问题，需要进行数据清洗和处理4。此外，数据集也可以通过sklearn库直接使用来进行数据分析和建模8。
总的来说，波士顿房价数据集的房价数据是通过分析和预测与房屋相关的多个特征变量来得到的，是一个经典的机器学习和数据挖掘领域的回归预测数据集279。
美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格信息1 | 数据集简介 包含506个案例，14个属性，用于房价预测分析。 |
卡内基梅隆大学收集的波士顿郊区房屋数据3 | 数据集来源 506条数据，每条含14个字段，用于回归分析。 |
博主Zhiwei_Luo提供的.csv版本数据集4 | 数据集格式 网上找到的txt版本转换为.csv，但存在缺失值问题。 |
sklearn自带的波士顿房价数据集8 | 数据集应用 用于机器学习入门案例，进行数据分析和建模。 |
波士顿房价数据集的来历、各字段特征9 | 数据集详解 包含数据导入、可视化、探索性分析及回归模型评估。 |
聚合大波士顿地区房价数据10 | 数据集应用 帮助建立房价模型，评估模型表现。 |
美国人口普查局1 | 数据收集机构 收集波士顿住房价格信息的官方机构。 |
卡内基梅隆大学3 | 数据收集与提供 收集波士顿郊区房屋数据的教育机构。 |
StatLib库3 | 数据存储库 1978年存储波士顿房价数据的在线库。 |
Zhiwei_Luo4 | 数据提供者 在线博客提供.csv版本的波士顿房价数据集。 |
sklearn8 | 数据分析工具 机器学习库，内含波士顿房价数据集用于分析和建模。 |
美国人口普查局1 | 数据来源 美国人口普查局收集了波士顿住房价格的相关信息。 |
卡内基梅隆大学3 | 数据收集 卡内基梅隆大学收集了波士顿506个郊区的房屋数据。 |
StatLib库3 | 数据存储 1978年，StatLib库存储了波士顿房价数据集。 |
Zhiwei_Luo4 | 数据提供者 博主Zhiwei_Luo提供了.csv版本的波士顿房价数据集。 |