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波士顿房价数据集新上映_2025年已确定拆迁的名单(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

波士顿房价数据集

5310作业数据集选择指南在选择数据集时，我们应该考虑几个关键因素：易用性、深度和扩展性。以下是一些推荐的数据集，帮助你入门并提升技能。 𐟓š Group A: 笔记本价格数据集 (Laptop Prices) 这个数据集特征较少，行数也不多，但包含了缺失值、名义数据和比例数据等多种类型。虽然规模不大，但内容丰富，非常适合初学者。通过这个数据集，你可以学习如何处理不同类型的数据和缺失值。 𐟓Š Group B: 信用评分数据集 (Credit Score) 信用评分数据集的规模与笔记本数据集相近。你可以从问题的角度出发，结合探索性数据分析（EDA）的需求来选择。信用评分是一个常见的任务，处理起来相对简单。如果你对恶意软件数据集感兴趣，也可以尝试。 𐟏 Group C: 房价租金预测数据集这个数据集相对复杂一些，但非常经典。波士顿房价预测有许多现成的教程可供参考。虽然房价租金预测数据集的规模不到一万条记录，但另一个数据集则有20万条记录。对于没有高性能显卡的同学来说，处理20万条记录的数据集可能会比较吃力，因此不太建议选择。选择合适的数据集可以帮助你更好地理解和掌握数据处理和分析的技巧。希望这些建议能帮助你顺利完成5310作业！

我来喽给大家share三个经典的项目，供小白宝宝们练手~ ?泰坦尼克号数据集 Kaggle上最热门的数据集之一。其中涉及到13个变量和超1500个记录。项目目标是根据乘客的特征来预测他们的存活几率。 ?鸢尾花数据集经典的二进制分类问题。通过花萼长度、宽度等属性预测鸢尾花属于（Setosa(山鸢尾)，Versicolour(杂色鸢尾)，Virginica(维吉尼亚鸢尾)）哪个种类。 ?波士顿住房数据集数据集中包含波士顿市住房的信息，有超过20万条记录和18个变量。项目目标是预测房价是否昂贵。 …… ?宝宝?需要的嘛

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