波士顿房价预测python代码实现

当然可以！以下是一个简单的波士顿房价预测的Python代码实现示例：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

这段代码使用了sklearn库中的线性回归模型来进行波士顿房价的预测。首先，我们加载了波士顿房价数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用线性回归模型来训练模型，并在测试集上进行预测。最后，计算预测结果与真实值之间的均方误差，以评估模型的性能。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的房价预测可能需要更复杂的模型和特征工程。