利用回归模型练习写波士顿房价数据集

利用回归模型分析波士顿房价数据集是一种常见的机器学习实践。波士顿房价数据集是一个经典的统计学数据集，由哈佛大学在1978年发布，用于预测房屋的价格。这个数据集包含了14种不同的特征，如犯罪率、低收入家庭比例、距离市区中心的距离等，以及一个目标变量——房屋的中位数价格。

首先，你需要加载所需的数据库，比如Python的`pandas`和`sklearn`库。接下来的步骤包括：

1. **数据加载**：

   import pandas as pd
   from sklearn.datasets import load_boston
   boston = load_boston()
   data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
   target = boston.target

2. **数据预处理**：
- 检查缺失值
- 可能需要对数值型特征进行标准化或归一化

3. **划分训练集和测试集**：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

4. **选择回归模型**：
常见的线性回归模型如`LinearRegression`或非线性的如决策树回归`DecisionTreeRegressor`、随机森林回归`RandomForestRegressor`等。

5. **模型训练**：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()  # 或其他模型
   model.fit(X_train, y_train)

6. **模型评估**：
使用测试集评估模型性能，如计算R²分数、均方误差(MSE)等。

7. **预测**：
对新数据进行预测，看看模型是否能合理地估计房价。