机器学习库 sklearn预测波士顿房价的分析

预测波士顿房价是一个经典的机器学习问题，也是许多人学习机器学习时的入门案例。

在Python中，我们可以使用scikit-learn（sklearn）这个机器学习库来进行波士顿房价的预测分析。下面我将简要介绍一下这个过程。

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['target'] = boston.target

接着，我们需要对数据进行预处理，包括划分数据集、特征缩放等等：

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

然后就可以开始建立模型并进行训练了。这里我们选择线性回归模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集对模型进行评估：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: ", mse)

这样就可以得到模型的均方误差了。

当然，这只是一个简单的例子。在实际的应用中，我们可能需要使用更加复杂的模型，比如决策树、随机森林等等。同时，我们也需要在数据预处理、特征工程等方面进行更加深入的研究和实践。