机器学习之波士顿房价预测

波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，它旨在根据一些特征来预测波士顿地区的房屋价格。这个问题通常使用回归算法来解决。

在波士顿房价预测问题中，我们需要收集一些关于波士顿地区的数据，例如房屋的平均房间数、犯罪率、学生与教师的比例等。然后，我们使用这些特征作为输入，将房屋价格作为输出，训练一个机器学习模型。

常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。我们可以使用这些算法来训练一个模型，使其能够根据输入的特征预测出相应的房屋价格。

在实际应用中，我们通常将数据集分为训练集和测试集。我们使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。评估指标可以使用均方误差（Mean Squared Error）等。