线性回归模型波士顿房价预测

对于波士顿房价预测，线性回归模型是一种常见且有效的方法。线性回归模型假设房价与各个特征之间存在线性关系，通过将房价作为因变量，各个特征作为自变量，建立回归方程来预测房价。

具体实施时，我们需要收集相关的数据集，包含波士顿地区的房屋价格及其各个特征，如房间数、犯罪率、学生-教师比等。然后，使用线性回归模型进行训练，找到最佳的回归系数，从而建立起预测模型。

在模型训练完成后，可以使用该模型来预测波士顿地区其他房屋的价格。通过输入新的房屋特征值，模型会根据回归方程计算出相应的预测房价。

需要注意的是，线性回归模型对数据的线性关系有一定的假设，如果数据存在非线性关系，则可能需要考虑使用其他更适合的模型。同时，对于预测结果的准确性也需要综合考虑其他因素，如数据质量、特征选择等。