波士顿房价预测实验训练与调优

波士顿房价预测是一个经典的回归问题，可以使用多种机器学习算法进行训练与调优。下面介绍一种常用的方法：

1. 数据预处理：首先需要将数据集分为训练集和测试集，通常使用 80%/20% 的比例划分。然后对数据进行标准化处理，使其均值为 0，方差为 1。

2. 模型选择：选择适合该问题的模型。比如可以使用线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法。

3. 模型训练：使用训练集对模型进行训练。可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能。

4. 模型调优：根据模型在训练集和测试集上的表现进行调优。可以调整模型的超参数，如正则化系数、决策树深度等。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。可以使用均方误差、平均绝对误差等指标来评估模型的性能。

6. 模型部署：最后将训练好的模型部署到实际环境中使用，可以使用 Flask 等框架将模型封装为 API 接口供其他应用调用。

总的来说，波士顿房价预测是一个比较基础的机器学习问题，但是在实际应用中需要考虑到数据质量、模型选择、超参数调优等问题。