用Python和Numpy实现波士顿房价预测任务的模型设计

在Python中，特别是利用numpy库和机器学习库scikit-learn，可以构建一个简单的线性回归模型来预测波士顿房价。波士顿房价数据集是一个经典的数据科学案例，通常用于入门机器学习教程。以下是基本步骤：

1. **导入所需的库**：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

2. **加载数据**：

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

3. **数据预处理**：

# 划分特征和目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 归一化或标准化数值型特征，如果需要的话
X_train = preprocessing.scale(X_train)
X_test = preprocessing.scale(X_test)

4. **创建并训练模型**：

model = LinearRegression() # 或者你可以尝试其他线性模型如Lasso、Ridge等
model.fit(X_train, y_train)

5. **模型评估**：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R^2 Score:", r2)

6. **保存和使用模型**：
如果你想保存模型以便后续使用，可以这样做：

joblib.dump(model, 'boston_housing_model.joblib')

然后通过`joblib.load()`加载。