波士顿房价数据集下载

你可以在以下网址下载波士顿房价数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data

该数据集包含506个样本，每个样本有13个特征，包括城镇犯罪率、每个城镇非零售业务的比例等。目标变量是该地区的房屋中位数价值（以千美元为单位）。

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波士顿房价数据集下载链接

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，通常用于回归分析任务，特别是线性回归和决策树等算法的学习演示。这个数据集来源于1978年的《哈弗房地产研究》项目，包含506条记录，每条记录代表了波士顿郊区的一个小区，包括诸如犯罪率、住房平均年龄、人口密度等特征，以及每个小区的中位数房价。

如果你想直接下载这个数据集，可以参考以下几个常用的资源：

1. scikit-learn库：Python中的机器学习库提供了一个内置版本，可以直接通过`sklearn.datasets.load_boston()`加载。官方文档地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston.html

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. UCI Machine Learning Repository：这是一个在线的数据仓库，你可以从这里找到该数据集的原始版本，链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing

3. Kaggle：有时候数据集也被整理成Kaggle竞赛的形式，你可以在Kaggle上搜索“Boston Housing”获取下载链接。

请注意，下载前可能需要注册并遵守各自的使用条款。在使用数据时，记得尊重版权并妥善处理数据。

tensorflow加载波士顿房价数据集下载

要加载波士顿房价数据集，首先需要安装和导入TensorFlow库。在安装TensorFlow并且导入库之后，我们可以使用`tf.keras.datasets.boston_housing`函数来下载波士顿房价数据集。

使用以下代码来加载和拆分数据集：

import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载波士顿房价数据集
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = tf.keras.datasets.boston_housing.load_data()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data, val_data, train_targets, val_targets = train_test_split(train_data, train_targets, test_size=0.2, random_state=42)

在这个例子中，`train_data`和`train_targets`存储了训练集的数据和标签，`val_data`和`val_targets`存储了验证集的数据和标签，而`test_data`和`test_targets`则是测试集的数据和标签。

通过以上步骤，我们就成功地加载了波士顿房价数据集，并将其拆分为训练集、验证集和测试集，以供后续在TensorFlow中进行数据分析和训练模型使用。