最小二乘法波士顿房价

好的，关于最小二乘法和波士顿房价的问题，我可以为您提供一些基本的解释和信息。

最小二乘法是一种常用的回归分析方法，用于寻找一条直线（或曲线），使得这条直线与一组数据点的距离平方和最小。在波士顿房价的问题中，最小二乘法可以用来建立一个线性回归模型，预测房价与各种因素之间的关系。

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了 506 个样本和 13 个特征，其中每个样本代表了波士顿地区的一个区域。这些特征包括犯罪率、房产税率、学生-教师比例等等，而目标变量则是该区域的房屋中位数价格。

使用最小二乘法建立线性回归模型时，需要先对数据进行预处理和特征工程，然后将数据分为训练集和测试集，再使用训练集来拟合模型，并使用测试集来评估模型的性能。最终可以使用该模型来预测新的房价。