波斯顿房价预测python

波士顿房价预测可以使用线性回归算法中的Lasso回归模型进行。首先，需要导入Lasso模型并实例化该模型，然后使用训练数据对模型进行训练，接着使用该模型对测试数据进行预测。

下面是使用Lasso模型进行波士顿房价预测的Python代码示例：

from sklearn.linear_model import Lasso

# 实例化Lasso模型
lasso = Lasso()

# 模型训练
lasso.fit(X_train, y_train)

# 预测数据
y_pre_lasso = lasso.predict(x_test)

在上述代码中，我们首先导入了Lasso模型，并实例化了一个Lasso对象`lasso`。然后，使用训练数据`X_train`和目标变量`y_train`对模型进行训练，即调用`fit`方法。接着，使用训练好的模型对测试数据`x_test`进行预测，即调用`predict`方法，并将预测结果保存在`y_pre_lasso`中。

关于Lasso模型的特征筛选功能，可以通过查看模型的系数（w值）来了解每个特征对于预测结果的贡献程度。可以使用`ridge.coef_`来获取模型的系数，以及使用`ridge.intercept_`来获取模型的截距（b值）。

此外，还可以使用模型的评估指标来评估模型的性能，例如训练集得分和测试集得分。可以使用`ridge.score(X_train, y_train)`和`ridge.score(x_test, y_true)`来分别计算训练集得分和测试集得分。