线性回归实践波斯顿房价预测

线性回归是一种广泛应用于机器学习中的算法，可以用于预测一个连续型的目标变量，例如房价。波士顿房价预测是一个经典的数据集，其中包含了波士顿市区各个地方的房价数据以及与房价相关的各种特征数据，例如犯罪率、房间数量、学生与教师比例等等。在实践中，我们可以使用线性回归模型来训练并预测波士顿房价，以下是具体步骤：

1. 数据准备：首先需要将波士顿房价数据集进行处理，包括数据清洗、缺失值填充等等。

2. 特征工程：将数据中的特征进行筛选和处理，选取出与房价关联度高的特征，并对特征进行标准化处理。

3. 模型训练：使用线性回归算法对处理后的数据进行训练，并通过交叉验证等方法对模型进行评估和调优。

4. 模型预测：将新的房价特征数据输入到训练好的线性回归模型中，即可得到相应的预测结果。