boston数据集下载

### 下载Boston房价数据集

为了获取波士顿房价数据集，可以采用多种方法。一种常见的方式是从`scikit-learn`库中直接加载此数据集。这种方法简单快捷，适合于快速原型设计和实验。

from sklearn.datasets import load_boston

boston_dataset = load_boston()
print(boston_dataset.keys())

上述代码展示了如何使用`sklearn.datasets.load_boston()`函数来加载内置的波士顿房价数据集[^1]。需要注意的是，在较新的版本中，出于伦理考虑以及对过时数据的关注，`load_boston`可能已被弃用或移除。因此建议查阅官方文档确认最新状态并寻找替代方案。

另一种方式是访问原始来源或其他公开平台如Kaggle, UCI Machine Learning Repository等网站手动下载CSV文件格式的数据集。这种方式提供了更大的灵活性，允许用户自定义数据预处理流程。

对于新手而言，如果遇到复杂的数据集不知道该如何操作，则可以借助高级框架简化这一过程。例如，某些情况下可以直接调用类似`keras.datasets.load_data()`的方法来便捷地加载常用数据集[^2]；不过请注意这并不适用于波士顿房价数据集，因为这不是一个图像分类等问题所涉及的标准小型数据集之一。

相关问题

sklearn Boston数据集

sklearn中的Boston数据集是一个回归问题的经典数据集，该数据集包含了1970年代波士顿郊区不同城镇的14个特征，其中包括犯罪率、房产税率、学生与教师比例、房屋平均房间数等。该数据集的目标变量是该地区房屋价格的中位数。

该数据集共有506个样本，其中404个作为训练集，102个作为测试集。我们可以使用sklearn中的load_boston函数加载该数据集，示例代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X_train, X_test = boston.data[:404], boston.data[404:]
y_train, y_test = boston.target[:404], boston.target[404:]

加载数据集后，我们可以使用回归模型对其进行预测，例如线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归等。

线性回归boston数据集

Boston数据集是一个用于回归问题的经典数据集，数据集中包含了波士顿市郊区房屋的14个特征以及对应的房价。这个数据集由506个样本组成，其中404个作为训练集，102个作为测试集。每个样本有13个数值特征和1个二元特征，特征值的范围和含义不同。目标值为该地区房屋的中位数价格（单位：千美元）。使用这个数据集可以帮助我们通过线性回归等算法预测波士顿市郊区房屋的房价。