如何在Python中使用scikit-learn库构建一个线性回归模型来预测波士顿房价，并使用R²分数来评估模型性能？

为了构建一个线性回归模型来预测波士顿房价，并使用R²分数来评估模型性能，首先推荐您参考《Python使用线性回归预测波士顿房价》这本书籍。这本书详细介绍了从加载数据、数据预处理、模型训练到模型评估的全过程，是您深入学习线性回归在房价预测中应用的宝贵资源。

参考资源链接：[Python使用线性回归预测波士顿房价](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac09cce7214c316ea672?spm=1055.2569.3001.10343)

通过加载scikit-learn库提供的波士顿房价数据集，您可以开始构建线性回归模型。首先，需要导入必要的库和函数，如下所示：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

接下来，加载波士顿房价数据集，并将其转换为`pandas` DataFrame以方便操作：

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = boston.target

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参考资源链接：[Python使用线性回归预测波士顿房价](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac09cce7214c316ea672?spm=1055.2569.3001.10343)