针对波士顿房价数据集的房间数量采用简单一元线性回归，目标是预测在最后一列给出的房价

针对波士顿房价数据集的单变量线性回归分析通常涉及以下几个步骤：

1. **数据加载**：首先，你需要从像sklearn库的`datasets`模块导入波士顿房价数据集。`load_boston()`函数可以获取这个数据。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data   # 房价数据集的特征矩阵，包括房间数量等属性
y = boston.target  # 目标变量，即房价

2. **数据预处理**：检查并清洗数据，例如缺失值处理、异常值检测等，并将房间数量这一列作为自变量（feature），假设它是 `X[:, feature_index]`，其中 `feature_index` 表示房间数量所在的列索引。

3. **模型训练**：选择`LinearRegression`类，创建并拟合模型。这里只考虑房间数量的影响，所以不需要其他特征。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X[:, [feature_index]], y)

4. **预测**：有了模型后，你可以用新的房间数量数据来预测房价。

5. **评估**：通过计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）或其他性能指标来了解模型预测的效果。

6. **可视化**：如果方便，可以用散点图展示实际房价与房间数量的关系以及模型预测的结果，以便直观理解。