用代码展示出用线性回归算法解决的波士顿房价预测（展示出数据名称、训练集和测试集规模、样本大小，平均绝对误差、均方误差，表格、图像）

好的，以下是使用线性回归算法解决波士顿房价预测的示例代码：

# 导入必要的库
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_absolute_error, mean_squared_error
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = load_boston()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MAE和MSE
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("Mean Absolute Error:", mae)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': y_pred})

# 绘制散点图
df.plot(kind='scatter', x='Actual', y='Predicted')
plt.show()

# 绘制残差图
sns.residplot(x=y_test, y=y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Residual')
plt.show()

运行上述代码后，可以得到数据的名称、训练集和测试集规模、样本大小、平均绝对误差、均方误差、散点图和残差图的可视化结果。需要注意的是，上述代码中使用了线性回归算法，也可以通过修改 `LinearRegression()` 来使用其他类型的回归算法。