实验一、线性模型的设计与应用（1）数据准备与探索性分析： 导入波士顿房价数据集并转换为适合处理的格式。 对数据集进行初步了解，包括各个特征的含义和分布。 进行描述性统计分析，包括各特征的均值、标准差、最小值和最大值。 绘制特征之间的散点图和

实验一的目标是构建和应用线性模型来预测波士顿房价。首先，你需要执行以下步骤：

1. **数据导入**：利用Python的数据分析库如pandas加载波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），它通常通过sklearn.datasets模块获取。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
data = boston.data
target = boston.target

2. **数据预处理**：将数据集分为特征（`data`）和目标变量（`target`）。可能需要进行归一化或标准化处理，确保所有特征在同一尺度上。

3. **数据探索**：查看数据集基本信息，比如列名（使用`boston.feature_names`）、观察特征与目标的关系。绘制直方图、箱线图等理解每个特征的分布情况。

4. **描述性统计**：计算每个特征的均值、标准差、最小值和最大值，可以用pandas的describe()函数来快速得到。

desc_stats = data.describe()

5. **可视化**：创建散点图（scatter plot）或矩阵图（pairplot）来展示特征间的关联。例如，你可以用matplotlib或seaborn库制作相关性热力图。

6. **数据划分**：一般会把数据分为训练集和测试集，通常是80%用于训练，20%用于验证模型性能。

7. **模型设计**：选择线性回归模型（LinearRegression）作为基础模型，实例化模型对象并训练。

from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

8. **评估与调整**：计算模型在测试集上的性能指标（如R²分数、MAE/MSE等），并对模型进行必要的优化，比如调整超参数。

9. **应用与预测**：对新的输入数据进行预测，并评估实际结果与预测结果的匹配程度。

完成以上步骤后，你就完成了线性模型在波士顿房价数据集上的基本应用。