哈里森和鲁宾菲尔德的波士顿房价数据

哈里森和鲁宾菲尔德的波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，包含了506个样本和13个特征，其中包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数等，目标变量为该地区房屋价格的中位数。

该数据集可用于训练机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等，以预测波士顿地区房价。该数据集也常被用于教学和研究中，具有广泛的应用价值。