线性回归的波士顿房价预测的数据变换

在线性回归的波士顿房价预测中，数据变换是为了满足线性回归模型的假设和提高模型性能。以下是几种常见的数据变换方法：

1. 对数变换：对于正偏态分布的特征，可以使用对数变换来减小其偏度，使其更接近正态分布。可以采用自然对数、对数函数等进行变换。

2. 多项式扩展：通过将特征进行多项式扩展，可以引入特征之间的交互项，从而捕捉到非线性关系。可以使用 sklearn 库中的 PolynomialFeatures 类进行多项式扩展。

3. 特征缩放：线性回归模型对特征之间的比例敏感，因此可以使用特征缩放来将特征值缩放到相似的范围。常见的特征缩放方法包括标准化（Z-score标准化）和最小-最大缩放。

4. 目标变换：如果目标变量不符合线性回归模型的假设，可以对其进行变换。例如，如果目标变量呈现指数分布，则可以尝试对数变换或平方根变换等。

需要注意的是，在进行数据变换之前，应该先进行数据清洗和特征选择等步骤，确保数据的质量和适用性。同时，对于一些特定的问题和数据集，可能需要根据实际情况进行更复杂的数据变换操作。