波士顿房价数据集线性回归

好的，针对波士顿房价数据集的线性回归问题，您需要预测房价。这个数据集包含了波士顿地区的房屋信息，包括犯罪率、房间数量、房龄等等。您需要使用这些特征来预测房价。

您可以使用Python中的sklearn库来实现线性回归模型。具体步骤如下：

1. 加载数据集：使用sklearn库中的load_boston()函数加载数据集。
2. 数据预处理：对数据进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，方差为1。
3. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集。
4. 训练模型：使用sklearn库中的LinearRegression()函数训练线性回归模型。
5. 预测结果：使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果的均方误差（MSE）。