jupyter notebook波士顿房价预测代码

以下是使用sklearn库中的波士顿房价数据集进行预测的Jupyter Notebook代码：

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

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

相关问题

jupyter notebook波士顿房价预测

好的，针对波士顿房价预测，您可以使用Jupyter Notebook进行建模和预测。以下是一些基本步骤：

1. 导入数据集：使用pandas库读取csv文件，将数据集导入到Jupyter Notebook中。
2. 数据清洗：检查数据集中是否有缺失值或异常值，并进行处理。
3. 特征工程：选择合适的特征，并进行特征缩放和转换。
4. 模型选择：选择适合问题的模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
5. 模型训练：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练。
6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算出模型的准确率、均方误差等指标。
7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，如调整超参数、增加特征等。
8. 模型预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。

jupyter notebook下载无法运行代码

以下是解决Jupyter Notebook无法运行代码的方法：

1. 检查代码是否正确：首先，确保你的代码没有语法错误或其他错误。在Jupyter Notebook中，你可以使用Shift + Enter来运行代码，并查看是否有任何错误提示。

2. 检查内核是否正常：Jupyter Notebook使用内核来执行代码。如果你的代码无法运行，可能是因为内核出现了问题。你可以尝试重新启动内核来解决这个问题。在Jupyter Notebook中，选择Kernel -> Restart来重新启动内核。

3. 检查安装版本：有时候，Jupyter Notebook的安装版本可能与其他软件包不兼容，导致无法运行代码。你可以尝试升级或降级Jupyter Notebook的版本来解决这个问题。你可以使用以下命令来升级或降级Jupyter Notebook：

pip install --upgrade jupyter notebook

4. 检查依赖包：Jupyter Notebook依赖于一些其他软件包，例如pyzmq。如果这些软件包的版本不兼容，可能会导致无法运行代码。你可以尝试升级或降级这些软件包来解决问题。你可以使用以下命令来升级或降级pyzmq：

pip install --upgrade pyzmq

5. 检查文件路径：如果你在修改文件名时遇到问题，可能是因为文件路径中包含非法字符或中文字符。尝试将文件路径改为英文字符，并确保路径中没有任何特殊字符。

6. 检查系统环境：有时候，Jupyter Notebook的运行可能受到系统环境的限制。你可以尝试在不同的操作系统或虚拟环境中运行Jupyter Notebook来解决问题。

希望以上方法能够帮助你解决Jupyter Notebook无法运行代码的问题。