给我一个适合构建多元回归模型的数据集，并介绍该数据集。（不要数据集"Boston Housing Dataset"）

一个适合构建多元回归模型的数据集是 "Medical Cost Personal Datasets"，它是一个医疗保险费用预测问题的数据集。该数据集包含了一些人口统计学信息，如年龄、性别、BMI等等，以及每个人的医疗保险费用。

该数据集的目标是预测个人的医疗保险费用，这可以帮助保险公司更好地了解每个人的健康状况和风险，从而制定更准确的保险费用。

这个数据集通常用于测试和比较回归算法的性能，因为它包含了多个连续和离散变量，以及不同范围的值。同时，该数据集还包含了一些有趣的关系，如BMI和医疗保险费用之间的关系等等，这使得它成为一个理想的多元回归模型的测试数据集。

对于数据分析和建模，该数据集可以帮助我们了解每个特征与医疗保险费用之间的关系。然后我们可以使用机器学习算法构建一个模型来预测个人的医疗保险费用。

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给我一个适合构建多元回归模型的数据集，并介绍该数据集

一个适合构建多元回归模型的数据集是美国波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）。该数据集包含了波士顿25个区的房屋价格和相关因素，可以用来预测房价。

数据集包含506个样本和13个特征，其中包括城镇犯罪率、每个城镇非零售业务的比例、每个城镇的人均教育水平等因素。该数据集经常被用来测试回归模型，因为它具有一定的复杂性，不同特征之间的相关性也不同。

该数据集可以在sklearn库中直接调用，也可以在UCI Machine Learning Repository中下载。使用该数据集可以训练多元回归模型，并预测房价。