波士顿房价预测python

对于波士顿房价预测，我们可以使用Python中的机器学习库来实现，其中最常用的是scikit-learn库。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们将使用scikit-learn库中的load_boston()函数来加载波士顿房价数据集。

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_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)

输出结果如下：

均方误差： 33.448979997676474

这个均方误差是一个比较好的结果，说明我们的模型预测效果比较好。

当然，这只是一个简单的线性回归模型，如果我们需要更好的预测效果，可以使用更复杂的算法，比如决策树、随机森林、神经网络等。