请提供一个能在上述代码中使用的house_prices.csv

抱歉，由于我是一个文本生成模型，无法直接提供文件内容。但你可以假设`house_prices.csv`是一个常见的CSV格式的房地产价格数据集，其中可能包含一些列，如房屋面积、卧室数、卫生间数、地理位置信息、建造年份等，以及目标变量“price”，表示每个房屋的价格。

这个CSV文件的结构应该类似于这样：

id,bedrooms,bathrooms,square_feet,living_room_area,city,year_built,price
1,3,2,1500,800,"New York",1990,500000
2,4,2,2000,1000,"Los Angeles",1985,650000
3,2,1,1000,400,"Chicago",1995,350000
...

在实际操作中，你需要从一个公开的数据源下载这样的文件，比如Kaggle（https://www.kaggle.com/），或者自行收集和整理相关的房地产市场数据。在代码中，你可以使用pandas库的`read_csv()`函数读取该文件。

如果你需要一个简单的示例数据集，可以参考在线可用的小型房地产数据集，例如Scikit-Learn提供的`boston_housing`数据集，它包含了波士顿地区的房价数据，虽然这并不是完全相同的格式，但它可以作为一个类似的问题起点。

相关问题

house_prices.csv下载

house_prices.csv文件是一个数据表格文件，用于记录房屋价格的相关数据。用户可以通过下载该文件来获取房屋价格方面的数据信息。

通过下载house_prices.csv文件，用户可以获得以下信息：

1. 房屋价格：该文件中的每一行记录了一间房屋的相关信息，包括该房屋的价格。用户可以通过查看该列的数值，了解不同房屋的价格范围和趋势。

2. 房屋面积：文件中还记录了每间房屋的面积数据。用户可以通过该数据了解房屋大小与价格之间的关系，从而对房屋市场的价格形势做出更好的预测和判断。

3. 地理位置：文件中可能还包括房屋的地理位置信息，例如街道、城市或区域。该信息可以帮助用户了解不同地理位置的房屋价格差异，从而进行合理的投资和购房决策。

4. 房屋特征：除了基本的价格和面积信息外，该文件还可能包括其他房屋特征，如卧室数量、浴室数量、车库情况等。这些特征数据可以帮助用户对房屋进行更细致的分析和比较。

总之，通过下载house_prices.csv文件，用户可以获取房屋价格方面的数据信息，包括价格、面积、地理位置和其他特征数据。这些数据可以帮助用户了解房屋市场情况，做出更明智的投资和购房决策。

No such file or directory: 'boston_house_prices.csv'

这个错误通常意味着你的代码无法找到名为 "boston_house_prices.csv" 的文件。请确保文件名正确，并且该文件位于你的当前工作目录或者你指定的路径中。你可以使用绝对路径或相对路径来访问该文件。如果文件确实存在但仍然出现错误，请检查文件权限是否正确，或者尝试在代码中使用文件的完整路径。