线性回归算法波士顿房价

线性回归算法可以用于预测波士顿房价。该算法通过建立一个线性模型，将波士顿房价与一些特征变量（如房屋面积、房间数量、犯罪率等）进行关联。然后，使用训练数据集来拟合这个模型，找到最佳的模型参数。最后，使用该模型来预测新的波士顿房价。

以下是使用线性回归算法预测波士顿房价的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 加载波士顿房价数据集：

data = pd.read_csv('boston_housing.csv')

3. 准备特征变量和目标变量：

X = data.drop('MEDV', axis=1)  # 特征变量
y = data['MEDV']  # 目标变量

4. 将数据集划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. 创建线性回归模型并进行训练：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

6. 对测试集进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

7. 评估模型的性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上是使用线性回归算法预测波士顿房价的基本步骤。你可以根据具体的需求进行调整和优化。