机器学习波士顿房价预测原理

机器学习中的波士顿房价预测是一个经典的回归问题，通常用于入门数据科学教学。它利用历史的波士顿房价数据集，该数据集包含了如犯罪率、学区质量、房屋年龄等特征，目标是通过训练模型预测未来的房价。

原理步骤大致如下：

1. 数据加载和预处理：首先获取波士顿房价数据集，清洗缺失值，归一化或标准化数值型特征，对分类特征进行编码。

2. 特征选择或工程：分析每个特征与房价之间的相关性，可能需要创建新特征，例如将两个连续变量合并成一个新的交互项。

3. 模型选择：可以选择线性回归（Linear Regression）、决策树回归（Decision Tree Regressor）、随机森林回归（Random Forest Regressor）或是支持向量机（SVM）等算法作为预测模型。

4. 模型训练：使用历史数据训练模型，让模型学习各个特征如何影响房价。

5. 模型评估：用测试数据集评估模型性能，常见的评价指标有均方误差（Mean Squared Error, MSE）或R²分数（Coefficient of Determination）。

6. 调参优化：调整模型参数，比如正则化强度、树的最大深度等，以提高模型的泛化能力。

7. 预测应用：最后，使用已训练好的模型输入新的特征数据，得到预测的房价结果。