load_boston函数
时间: 2023-11-16 14:06:52 浏览: 35
load_boston()函数是Scikit-learn(sklearn)中一个用于加载波士顿房价数据集的函数。该数据集包含了506个样本和13个特征,其中每个样本代表了波士顿郊区的房屋,特征则为该地区的一些房屋和人口特征,如犯罪率、是否靠河、房间数、年限等。该数据集的目标变量为该地区房屋的中位数价格(以千美元为单位)。
使用load_boston()函数可以方便地加载数据集,并将其返回为一个Bunch对象,其中包含了数据集的所有信息,如数据、目标变量、特征名称等。通常可以通过如下代码来使用该函数加载数据集:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data # 特征
y = boston.target # 目标变量
feature_names = boston.feature_names # 特征名称
```
该函数返回的Bunch对象中还包含了其他一些字段和方法,如DESCR字段可以查看数据集的描述信息,filename字段可以查看数据集文件的路径等。
相关问题
load_boston数据集导入
load_boston数据集是一个经典的用于回归分析的数据集,它包含了波士顿地区房屋的各种特征和对应的房价。要导入load_boston数据集,首先需要导入相关的Python库,比如scikit-learn库。然后使用库中的load_boston函数,该函数会返回一个数据字典,包含了特征数据和目标数据。
导入load_boston数据集的步骤大致如下:
1. 导入scikit-learn库:
```
import sklearn
```
2. 使用load_boston函数加载数据集:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
```
3. 探索数据集的结构和特征:
```
# 查看数据的特征名称
print(boston.feature_names)
# 查看数据的特征矩阵
print(boston.data)
# 查看目标变量(房价)的向量
print(boston.target)
```
通过以上步骤,就可以成功导入load_boston数据集并对数据进行初步的探索和了解。在实际的机器学习任务中,我们可以利用这些数据进行特征工程、模型训练和预测等各种分析。load_boston数据集的导入为我们提供了一个实际的案例,用于学习和实践回归分析的相关知识和技能。
无法导入load_boston
你好!感谢您与我进行对话。关于您提出的问题,您可能正在尝试使用scikit-learn中的load_boston函数,该函数可以让您加载波士顿房价数据集。若无法导入load_boston,请确保您已正确安装scikit-learn库,并且在代码中正确地导入此函数。您可以检查您的代码是否存在语法错误或其他错误,并尝试修改它们以解决该问题。如果您需要更多帮助,请提供更多详细信息,以便我可以更好地帮助您。