波士顿房价数据集系统架构与技术路线

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，它最初由哈佛大学的统计学教授霍夫曼（H. P. Friedman）在1978年为他的课程设计。这个数据集包含1970年的波士顿地区房屋的各种属性，比如犯罪率、平均房间数、距离市区中心的距离等，目标是预测每个房屋的中位数房价。

系统架构和技术路线方面，分析这样一个数据集通常涉及以下几个步骤：

1. 数据收集：数据来自1970年的波士顿区域住房统计数据，原始数据可能包括CSV或TXT文件格式。

2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要标准化或归一化数值特征，将分类变量编码为数值，确保数据质量。

3. 特征工程：根据领域知识选择或构建有用的特征，比如计算属性间的相关性，创建交互项等。

4. 数据划分：通常分为训练集和测试集（或交叉验证），用于模型的训练和评估。

5. 模型选择：选择适合回归问题的算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

6. 训练模型：使用训练集对选定的模型进行训练，调整超参数以优化模型性能。

7. 模型评估：使用测试集对模型进行预测，并计算如均方误差（MSE）、R²分数等指标来评估模型的表现。

8. 结果分析：解读模型的预测效果，分析哪些特征对房价影响最大。