jupyter线性回归波士顿

Jupyter是一款基于Web的交互式计算工具，它支持多种编程语言，其中包括Python语言。线性回归是一种简单的机器学习方法，可以用来预测一个变量与一个或多个自变量之间的关系。而波士顿房价数据集是一个非常经典的数据集，其中包含了波士顿地区不同地段的房屋相关信息以及其价格。

在Jupyter中进行线性回归波士顿的过程主要包括以下几个步骤：

1. 导入数据：使用pandas库中的read_csv()函数读取波士顿房价数据集，并将其转换为DataFrame格式。
2. 数据清洗：对于缺失值或异常值进行处理，以保证数据的质量和准确性。
3. 特征工程：对数据进行特征提取和处理，以便于后续模型的训练和预测。
4. 模型训练：使用sklearn库中的LinearRegression()函数进行模型训练，并使用训练数据集进行模型拟合。
5. 模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，计算出模型的准确率和误差。
6. 模型应用：使用已训练好的模型对新数据进行预测，得到预测结果。