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。

相关问题

获取波士顿房价数据集的代码

你可以使用 scikit-learn 库来获取波士顿房价数据集，以下是获取数据集的代码：

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

其中，`X` 是一个包含了 506 个样本和 13 个特征的数组，`y` 是一个包含了 506 个样本的数组，代表了每个样本的房价。

读取波士顿房价数据集如何获取特征值和变量

要读取波士顿房价数据集并获取特征值和变量，可以使用Python的数据科学库，如pandas和numpy。

首先，使用pandas的`read_csv()`函数读取数据集文件。例如，可以使用以下代码读取名为“boston_housing.csv”的文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('boston_housing.csv')

然后，可以使用`data.head()`函数查看前几行数据，以确保数据已正确读取。

接下来，要获取特征值和变量，可以使用以下代码：

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

其中，`X`是特征值数组，`y`是目标变量数组。`iloc`函数用于根据行和列的位置选择数据，`:`表示选取所有行或列。

需要注意的是，波士顿房价数据集有13个特征值和1个目标变量，因此上述代码中的`-1`表示选择最后一列，即目标变量列。

通过这些代码，你就可以成功获取波士顿房价数据集的特征值和变量了。