波士顿房价预测用什么算法

### 适用于波士顿房价预测的机器学习算法

#### K近邻(KNN)

K近邻是一种基于实例的学习方法，通过计算新样本与训练集中各个样本的距离来找到最近的几个邻居，并以此作为依据来进行预测。这种方法简单直观，但在高维空间中性能可能会有所下降。

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
knn_model = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3)
knn_model.fit(X_train, y_train)
predictions_knn = knn_model.predict(X_test)

#### 线性回归(Linear Regression)

线性回归假设目标变量与特征之间存在线性关系，试图找出一条直线使得所有数据点到这条直线上的距离之和最小化。对于波士顿房价这样的连续型数值预测问题非常适合使用此模型[^1]。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
linear_model = LinearRegression()
linear_model.fit(X_train, y_train)
predictions_linear = linear_model.predict(X_test)

#### 决策树(Decision Tree)

决策树能够自动地从大量复杂的数据中挖掘出有用的信息并建立规则，它不需要太多的预处理工作就可以很好地适应各种类型的输入数据。不过需要注意的是单棵决策树容易过拟合，因此通常会采用集成的方法如随机森林(Random Forest)或提升法(Boosting)[^3]。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
tree_model = DecisionTreeRegressor(random_state=0)
tree_model.fit(X_train, y_train)
predictions_tree = tree_model.predict(X_test)

为了提高预测精度，可以考虑引入更多高级技术：

- **支持向量机(SVM)** 中的支持向量回归(SVR)，虽然计算成本较高但往往能提供更好的泛化能力；
- 使用交叉验证(Cross Validation)优化超参数选择；
- 对异常值进行适当处理以减少噪声影响；

此外，在构建任何模型之前都应该先探索理解所使用的数据集特性，比如查看各属性之间的关联程度、分布情况等，这有助于挑选合适的特征组合从而改善最终的表现效果[^4]。