波士顿房价数据集特征
时间: 2024-05-27 20:06:49 浏览: 29
波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集,包含了506个样本和13个特征,其中每个特征都描述了一个影响波士顿地区房价的因素,具体如下:
1. CRIM:城镇人均犯罪率
2. ZN:住宅用地所占比例
3. INDUS:城镇中非住宅用地所占比例
4. CHAS:是否靠近 Charles River(1为靠近;0为不靠近)
5. NOX:一氧化氮浓度
6. RM:住宅平均房间数
7. AGE:1940 年之前建成的自用房屋比例
8. DIS:距离五个波士顿就业中心的加权距离
9. RAD:距离绿线高速公路的便利指数
10. TAX:每 10000 美元的不动产税率
11. PTRATIO:城镇中的教师学生比例
12. B:黑人比例
13. LSTAT:低收入人群比例
这些特征可以用来训练模型,预测波士顿地区房价。
相关问题
波士顿房价数据集获取
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,其中包含了 506 个样本,每个样本有 13 个数值特征和一个目标变量。这个数据集被广泛用于回归问题的学习和训练。
获取波士顿房价数据集的方法有多种,以下是其中两种常见的方法:
1. 使用 scikit-learn 库自带的数据集
scikit-learn 是 Python 中常用的机器学习库,它提供了许多经典的数据集供用户使用。使用以下代码可以获取波士顿房价数据集:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
```
2. 从 UCI Machine Learning Repository 下载
波士顿房价数据集也可以从 UCI Machine Learning Repository 下载。您可以访问以下链接下载数据集:
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/
希望这些信息对您有所帮助。
波士顿房价数据集结果
波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集,它包含了1970年代波士顿周边地区的房屋的各种统计信息以及该地区房价的中位数。这个数据集共有506个样本,每个样本有13个特征值,包括城镇犯罪率、每个城镇非商业用地所占比例等。该数据集是一个经典的机器学习问题,许多算法都在这个数据集上进行过测试和比较。
在使用这个数据集进行机器学习时,可以使用多种算法,如线性回归、岭回归、Lasso回归等。通过训练这些模型,我们可以预测一个新房屋的价格。在模型评估方面,可以使用均方误差(Mean Squared Error)和R平方(R-squared)等指标来评估模型的表现。
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