什么是线性回归？如何使用线性回归预测波士顿房价？

线性回归是一种用于分析自变量与因变量之间关系的统计学方法，它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过拟合一条直线来描述这种关系。在机器学习中，线性回归被广泛用于预测数值型数据。

使用线性回归预测波士顿房价的具体步骤如下：

1. 获取数据集：从公共数据集中获取波士顿房价数据集。

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. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集。

4. 模型训练：使用训练集训练线性回归模型。

5. 模型评估：使用测试集评估模型的性能，可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的性能。

6. 模型优化：根据评估结果调整模型的超参数，如正则化系数等。

7. 模型应用：使用优化后的模型进行预测，得到波士顿房价的预测结果。