波士顿房价预测机器学习步骤详解

波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，其步骤如下：

1. 数据收集：从https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data下载数据集。

2. 数据预处理：包括数据清洗、数据集划分、特征选择等。

3. 特征工程：对数据进行特征提取、特征变换、特征选择等操作，以提高模型的性能。

4. 模型选择：选择适合该任务的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

5. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，以得到最优的模型参数。

6. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，以评估模型的性能。

7. 模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化，如调整模型参数、增加特征等。

8. 模型应用：使用优化后的模型对新数据进行预测，以实现波士顿房价的预测。