load_boston()

`load_boston()`是一个函数，它可以从sklearn.datasets中加载波士顿房价数据集。这个数据集可以用于回归问题。当调用`load_boston()`函数时，它会返回一个字典对象，其中包含了数据集的所有信息。可以通过设置`return_X_y`参数为True，以元组形式返回数据和目标值。下面是一个例子：

from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 输出数据集的形状
print(boston.data.shape)
# 以元组形式返回数据和目标值
boston_data, boston_target = load_boston(return_X_y=True)

# 输出数据和目标值的形状
print(boston_data.shape)
print(boston_target.shape)

这段代码会输出数据集的形状（506行，13列），以及数据和目标值的形状（两个都是一维数组，长度都为506）。

相关问题

分析此段代码功能： from sklearn.datasets import load_boston boston=load_boston() boston.data.shape

这段代码的功能是导入scikit-learn库中的load_boston方法，用于加载波士顿房价数据集，并将数据集存储在变量boston中。最后，该代码返回数据集的维度，即数据集包含的样本数和特征数。其中，boston.data.shape用于返回数据集的维度信息，也就是该数据集包含的样本数和特征数。

boston_hoursing = sklearn.datasets.load_boston() boston_feature = boston_hoursing.data 现在我的这两段python代码因为load_boston()被淘汰而不能运行，如何解决？

你可以使用以下代码来加载波士顿房价数据集，并获取特征数据：

from sklearn.datasets import fetch_openml

boston_housing = fetch_openml(name='boston')
boston_feature = boston_housing.data

这里使用了`fetch_openml`函数来加载波士顿房价数据集。请注意，这个函数返回的对象与`load_boston`返回的对象有所不同，因此你需要适当地修改你的代码来适应这个变化。