线性回归案例--波斯顿房价预测

好的，下面我将为您介绍一个经典的机器学习案例--波士顿房价预测，使用的是线性回归模型。

首先，我们需要导入相关的库和数据集。可以通过以下代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston

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

接下来，我们需要对数据集进行预处理和划分，以便于训练和测试模型。可以通过以下代码实现：

X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

接着，我们可以使用线性回归模型进行训练和预测。可以通过以下代码实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

y_pred = regressor.predict(X_test)

最后，我们可以使用评估指标来评价模型的表现。可以通过以下代码实现：

from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test, y_pred)

这里使用了平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和决定系数（R2）三个评估指标。常见的评估指标还包括均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等。

以上就是一个简单的线性回归案例--波斯顿房价预测的实现过程，希望对您有所帮助。