python中线性回归波士顿房价预测的数据清洗是什么

在进行线性回归波士顿房价预测之前，数据清洗是一个重要的步骤。数据清洗的目的是处理和准备数据，使其适用于模型训练和预测。在波士顿房价预测中，数据清洗可以包括以下步骤：

1. 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，并决定如何处理这些缺失值。可以选择删除包含缺失值的样本，或使用插补方法填充缺失值。

2. 异常值处理：检查数据中是否存在异常值，例如极端的房价或面积。可以选择删除这些异常值或使用合理的方法进行修正。

3. 特征选择：根据问题的需求和特征的相关性，选择合适的特征进行模型训练。可以使用统计方法、相关系数分析等技术来辅助特征选择过程。

4. 特征缩放：对于线性回归模型，特征缩放是一种常见的数据处理方法。可以使用标准化或最小-最大缩放等技术，将特征值缩放到相似的范围，以便模型更好地学习特征之间的关系。

5. 数据转换：根据需要，对特征进行转换以满足线性回归模型的假设。例如，可以对非线性关系进行多项式扩展或对数变换等。

总之，数据清洗的目标是确保数据的质量和适用性，以便在线性回归模型中获得准确的预测结果。