jupyter notebook波士顿房价预测

好的，针对波士顿房价预测，您可以使用Jupyter Notebook进行建模和预测。以下是一些基本步骤：

1. 导入数据集：使用pandas库读取csv文件，将数据集导入到Jupyter Notebook中。
2. 数据清洗：检查数据集中是否有缺失值或异常值，并进行处理。
3. 特征工程：选择合适的特征，并进行特征缩放和转换。
4. 模型选择：选择适合问题的模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
5. 模型训练：将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练。
6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算出模型的准确率、均方误差等指标。
7. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，如调整超参数、增加特征等。
8. 模型预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。

相关问题

jupyter notebook波士顿房价预测代码

以下是使用sklearn库中的波士顿房价数据集进行预测的Jupyter Notebook代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
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)

jupyter notebook 不能导入 load_boston

在使用jupyter notebook导入load_boston函数时遇到问题的原因可能是没有正确安装所需的库或者没有正确设置环境。首先，确保已经正确安装了scikit-learn库。可以通过运行以下命令来安装scikit-learn：

pip install scikit-learn

另外，还需要确保已经正确安装了matplotlib库。可以通过运行以下命令来安装matplotlib：

pip install matplotlib

如果已经安装了这些库但仍然无法导入load_boston函数，可以尝试重新启动jupyter notebook并重新运行代码。如果问题仍然存在，可以尝试更新这些库的版本，或者检查是否有其他库与之冲突。

引用\[2\]提供了sklearn官方英文用户使用指南和翻译中文用户使用指南，可以参考这些指南来了解更多关于使用scikit-learn的信息。

希望这些信息对您有帮助！\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras深度学习框架入门](https://blog.csdn.net/ungoing/article/details/124628490)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [基于LinearRegression的波士顿房价预测](https://blog.csdn.net/u012768474/article/details/99707646)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]