波士顿数据采集代码及数据集免费

波士顿数据集是一份经典的机器学习领域内的数据集，由哈佛大学统计系的弗雷迪·赫尔普曼于1978年收集。这个数据集包含了马萨诸塞州波士顿市郊区14个社区的房屋的各种社会经济特征，如犯罪率、人口密度、住宅价值等，用于预测房屋的价格。

如果你想获取波士顿数据集并编写数据采集代码，你可以从以下几个地方入手：

1. **Python Scikit-Learn**：Scikit-learn库提供了内置的数据集，包括波士顿房价数据。你可以通过`from sklearn.datasets import load_boston`加载，并查看`boston.data`获取数值特征，`boston.target`获取目标变量。对于数据采集部分，通常是在本地读取文件或远程下载数据集到本地再处理。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. **UCI Machine Learning Repository**：这是一个广泛使用的公开数据集存储库，波士顿数据集也有在线提供。你可以访问[这里](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing)下载csv文件，然后用pandas读取。

3. **直接从源代码生成**：有些时候，数据可能是通过编程脚本动态生成的，如果你知道数据的生成规则，可以自行编写脚本来生成模拟数据。

在编写数据采集代码时，需要考虑数据权限、更新频率以及如何保证数据的质量和完整性。