python波士顿房价

波士顿房价数据集是一个经常被使用的用于回归分析的数据集。这个数据集包含了506个样本，每个样本有13个特征变量，最后一个特征变量是该样本对应的房屋价格的中位数，以千美元为单位，也就是所谓的目标变量。这个数据集可以通过Python中的sklearn库的datasets模块中的load_boston方法直接调用。在该数据集中，通常将前406个样本用作训练和验证集，剩下的100个样本用作测试集。使用这个数据集可以进行各种房价预测和分析任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python-机器学习-波士顿房价回归分析](https://blog.csdn.net/weixin_59938092/article/details/129746003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现](https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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