波士顿房价数据集csv

### 获取波士顿房价数据集的CSV文件

对于获取波士顿房价数据集的CSV文件，通常可以通过多种途径实现这一目标。一种常见的方式是从公开的数据存储库下载该数据集。然而需要注意的是，由于某些伦理和法律考量，原始的波士顿房价数据集已经不再被推荐用于教学或研究目的[^1]。

尽管如此，仍然可以找到经过处理后的版本或是替代数据集来满足学习需求。例如，在Scikit-Learn库中曾经包含了这个经典的数据集，但是出于上述原因已被移除。为了继续使用类似的资源，建议考虑如下几个选项：

#### 使用替代数据集
寻找其他城市或地区的住房价格数据作为替代方案。这些数据可以从Kaggle、UCI机器学习仓库等平台获得。

#### 利用Python包加载并保存为CSV
如果确实需要一个类似于波士顿房价的数据集来进行练习，则可以直接利用`sklearn.datasets`中的`load_boston()`函数（注意此方法仅适用于旧版scikit-learn），将其转换成DataFrame后再导出为CSV格式。不过请注意官方已停止支持直接访问boston housing dataset以避免潜在问题[^2]。

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

# 加载数据集到字典对象
boston_data = load_boston()

# 将其转化为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(boston_data.data, columns=boston_data.feature_names)

# 添加目标变量列'MEDV'
df['MEDV'] = boston_data.target

# 导出为CSV文件
df.to_csv('boston_housing.csv', index=False)

考虑到当前环境下的最佳实践，强烈建议探索更新颖且更合适的研究案例，比如加州房屋价值预测或其他现代住宅市场分析项目。