California Housing Prices 加州房价

#### 背景描述
这是 Aurélien Géron 最近的著作“Hands-On Machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow”的第二章中使用的数据集。它是实现机器学习算法的绝佳介绍，因为它需要基本的数据清理，具有易于理解的变量列表，并且处于玩具和过于繁琐之间的最佳大小。

数据包含来自 1990 年加州人口普查的信息。因此，尽管它可能无法像 Zillow Zestimate 数据集那样帮助您预测当前的房价，但它确实提供了一个可访问的介绍性数据集，用于向人们教授机器学习的基础知识。
#### 数据说明
这些数据与在给定的加利福尼亚地区发现的房屋有关，以及基于 1990 年人口普查数据的一些汇总统计数据。请注意，数据未清理，因此需要一些预处理步骤！列如下，它们的名称很容易解释：
- 1. 经度：衡量房屋向西的距离； 更高的值是更远的西部

- 2. 纬度：衡量房屋向北的距离； 更高的值是更北

- 3. 房屋中位年龄：街区内房屋的中位年龄； 较低的数字是较新的建筑物

- 4. 房间总数：一个街区内的房间总数

- 5. 卧室总数：一个街区内的卧室总数

- 6. 人口：居住在一个街区内的总人数

- 7. 住户：一个街区的住户总数，居住在一个家庭单元内的一群人

- 8. 收入中位数：一栋房子内的家庭收入中位数（以万美元计）

- 9. 房屋价值中位数：街区内家庭的房屋价值中位数（以美元计）

- 10. 靠近海洋：房子的位置距离海边多远

#### 数据来源
该数据最初出现在以下论文中：
佩斯、R. Kelley 和 Ronald Barry。 “稀疏空间自回归。”统计与概率快报 33.3 (1997)：291-297。
#### 问题描述
机器学习