人工智能导论 实验一 波士顿房价预测(线性回归模型) 1. 实验目的:基于boston房价

实验目的是利用线性回归模型，通过波士顿房价数据集进行房价的预测。通过实验，我们可以学习如何使用线性回归模型来进行简单的数据拟合和预测，以及了解波士顿房价的相关因素。

2. 实验内容:
首先，我们将导入波士顿房价的数据集，并对数据进行预处理。在预处理过程中，我们会对数据进行归一化处理，使得各个特征数据具有相同的尺度，以提高模型效果。

然后，我们将划分数据集为训练集和测试集。训练集用于训练线性回归模型，而测试集用于评估模型的预测效果。

接下来，我们将使用线性回归模型对训练集进行训练，并使用测试集进行预测。训练完成后，我们可以获得模型的各个参数，如斜率和截距。

最后，我们将使用模型对新的输入数据进行预测。通过对输入数据进行特征工程，并将其输入到训练好的模型中，我们可以得到该输入数据对应的房价预测值。

3. 实验要点:
在完成实验过程时，需要注意以下几个要点：
- 数据预处理要确保数据的准备和清洗工作做好，确保数据的质量和一致性。
- 划分数据集时要确保训练集和测试集的划分比例合理，以避免过拟合或欠拟合的情况发生。
- 在训练模型时，要选择合适的损失函数和优化算法，并根据训练集的反馈对模型进行更新和优化。
- 在评估模型效果时，可以使用常见的评估指标，如均方误差（MSE）和决定系数（R2），用于量化模型的预测准确度。

总之，通过对波士顿房价数据集进行线性回归模型的预测实验，我们可以深入了解人工智能中的基本概念和方法，并掌握如何使用线性回归模型进行房价预测的技术。