使用python语言以及sklearn库中自带的线性回归模型实现对波士顿房价的预测,并使用

波士顿房价数据集是一个经典的数据集，用于预测波士顿地区的房屋价格。在Python中，我们可以使用scikit-learn（sklearn）库中自带的线性回归模型来进行预测。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在Python中，我们可以使用以下代码进行导入：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

boston = load_boston()  # 加载波士顿房价数据集
X = boston.data  # 特征矩阵
y = boston.target  # 目标值

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 划分训练集和测试集

接下来，我们可以创建一个线性回归模型并对其进行训练：

model = LinearRegression()  # 创建线性回归模型
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型

训练完成后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果的准确性：

y_pred = model.predict(X_test)  # 对测试集进行预测
accuracy = model.score(X_test, y_test)  # 计算预测的准确性

最后，我们可以输出预测结果和准确性，并对波士顿房价数据集进行可视化分析：

print("预测结果：", y_pred)
print("模型准确性：", accuracy)

# 在这里可以对预测和准确性进行进一步的可视化分析，例如绘制预测值和真实值的散点图等

通过这样的方式，我们可以使用Python语言和sklearn库中自带的线性回归模型进行波士顿房价的预测，并对预测结果进行分析和评估。