uci波士顿房价数据集

UCI波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，用于预测波士顿地区房屋价格。该数据集包含了506个样本和13个特征，其中包括城镇犯罪率、住宅用地比例、每个城镇非零售业务的比例等。目标是预测房屋的中位数价值（以千美元为单位）。

这个数据集常用于回归问题的训练和评估。通过对这些特征进行分析和建模，可以帮助我们了解不同因素对房价的影响，并预测未知房屋的价格。