使用最小二乘法对波士顿房价数据集进行归回分析，要求以RM和 LSTAT两个特征对平均房价进行回归，常数项为0，请用拟合后的模型预测RM=6.575

最小二乘法是一种统计学方法，用于估计线性回归模型中的参数，通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线。在Python的scikit-learn库中，我们可以使用`LinearRegression`类来进行这样的分析。

首先，你需要加载波士顿房价数据集，这通常来自于sklearn的`datasets`模块中的`load_boston()`函数。然后选择RM（每个住宅房间的数量）和LSTAT（人口密度与拥有自住房的比例）作为解释变量，价格（MEDV）作为响应变量。假设你已经将数据分为特征X（[RM, LSTAT]）和目标Y：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
X = boston.data[:, [1, 13]]  # 第1列对应RM，第14列对应LSTAT
y = boston.target

# 创建并训练线性回归模型，常数项设为0
model = LinearRegression(fit_intercept=False)
model.fit(X, y)

# 预测当RM=6.575时的价格
rm_6_575 = 6.575
lstat = X[0, 1]  # 取第一个样本的LSTAT值作为示例
predicted_price = model.predict([[rm_6_575, lstat]])[0]

print("当RM为6.575，LSTAT为{}时，预计的房价为{}".format(lstat, predicted_price))