线性回归的波士顿房价预测的数据归约

在线性回归中，数据归约是指对数据进行预处理，使得模型能够更好地学习数据之间的关系。对于波士顿房价预测的线性回归问题，常见的数据归约方法包括以下几种：

1. 特征选择：通过选择与目标变量相关性高的特征，可以降低模型复杂度和过拟合的风险。可以使用统计方法（如相关系数）、特征重要性评估等来选择最相关的特征。

2. 特征缩放：将特征数据缩放到相似的范围，可以避免某些特征对模型的影响过大。常见的特征缩放方法包括标准化（Z-score标准化）和最小-最大缩放。

3. 异常值处理：检测和处理异常值可以避免它们对模型训练的干扰。可以使用统计方法（如箱线图）或专门的异常值检测算法来识别和处理异常值。

4. 数据转换：通过对特征进行转换，可以更好地满足线性回归模型的假设。例如，可以对非线性关系进行多项式扩展、对数变换或平方根变换等。

5. 处理缺失值：对于存在缺失值的样本，可以使用插补方法（如均值、中位数、回归等）来填充缺失值，以保持数据完整性。

以上方法的选择取决于数据集的特点和问题的需求。在进行数据归约之前，需要对数据进行探索性分析，了解数据的分布、特征之间的关系等，以便选择合适的归约方法。