波士顿房价线性回归模型和波士顿房价随机森林模型的效果对比

波士顿房价数据集是一个经典的回归问题，可以使用多种不同的模型进行预测，包括线性回归模型和随机森林模型。下面是这两种模型的效果对比：

1. 线性回归模型：使用波士顿房价数据集训练的线性回归模型可以达到较高的预测准确度，但是其预测能力受到数据集的限制，无法充分挖掘数据中的非线性关系。其在测试集上的表现可能会较差，而且容易受到异常值的影响。

2. 随机森林模型：相比于线性回归模型，随机森林模型可以更好地处理非线性关系，同时具有较好的泛化能力和鲁棒性。在波士顿房价数据集上，随机森林模型的表现通常比线性回归模型更好，可以得到更高的预测准确度。

总体而言，随机森林模型相比于线性回归模型具有更好的表现，但是需要注意的是，不同的模型适用于不同的数据集和问题，需要根据具体情况选择合适的模型。