读取波士顿房价数据集

波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集，包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。这些特征变量包括犯罪率、住宅用地比例、商业用地比例、是否靠近河流、平均房间数等等。该数据集的目标是预测波士顿地区的房价。根据引用，我们可以使用pandas库中的DataFrame函数将数据集读取为一个数据框，其中boston.data是数据集的特征变量，boston.feature_names是特征变量的名称。根据引用，我们可以将数据集分为训练集和测试集，其中测试集占总数据集的30%。根据引用，我们可以使用线性回归或多元线性回归模型对该数据集进行建模和预测。

相关问题

使用sklearn中的波士顿房价数据集利用pandas读取波士顿房价数据集为dataframe格式，利用散点图展示其中任意4个特征与标签之间的关系

好的，以下是示例代码：

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集转为DataFrame格式
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target

# 选择任意4个特征
feature_names = ['CRIM', 'NOX', 'RM', 'DIS']

# 绘制散点图
for feature_name in feature_names:
    plt.figure()
    plt.scatter(boston_df[feature_name], boston_df['PRICE'])
    plt.xlabel(feature_name)
    plt.ylabel('PRICE')
    plt.show()

以上代码中，我们首先利用`load_boston()`函数加载波士顿房价数据集，然后将数据集转为Pandas的DataFrame格式。接着，我们选择了4个特征（`CRIM`、`NOX`、`RM`、`DIS`），并分别绘制了它们与标签（`PRICE`）之间的散点图。你可以根据自己的需求选择不同的特征进行绘制。

读取波士顿房价数据集如何获取特征值和变量

要读取波士顿房价数据集并获取特征值和变量，可以使用Python的数据科学库，如pandas和numpy。

首先，使用pandas的`read_csv()`函数读取数据集文件。例如，可以使用以下代码读取名为“boston_housing.csv”的文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('boston_housing.csv')

然后，可以使用`data.head()`函数查看前几行数据，以确保数据已正确读取。

接下来，要获取特征值和变量，可以使用以下代码：

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

其中，`X`是特征值数组，`y`是目标变量数组。`iloc`函数用于根据行和列的位置选择数据，`:`表示选取所有行或列。

需要注意的是，波士顿房价数据集有13个特征值和1个目标变量，因此上述代码中的`-1`表示选择最后一列，即目标变量列。

通过这些代码，你就可以成功获取波士顿房价数据集的特征值和变量了。