Python下载波士顿数据集

在Python中，你可以使用`sklearn`库来方便地下载波士顿房价数据集，这是一个经典的机器学习示例，用于预测房屋的价格。以下是下载和加载数据的步骤：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装，可以运行以下命令：

pip install pandas scikit-learn

然后，你可以通过下面的代码来下载并加载波士顿数据集：

from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据
boston = load_boston()

这将返回一个名为`boston`的对象，其中包含了数据集的各种信息，包括特征数组（`data`）、目标变量（`target`）、特征名称（`feature_names`）等。

如果你想要直接查看数据，例如前5行的数据，可以这样做：

import pandas as pd

df_boston = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
print(df_boston.head())

相关问题

python调用波士顿房价数据集

你可以使用scikit-learn库中的load_boston函数来调用波士顿房价数据集。以下是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 打印数据集的描述信息
print(boston.DESCR)

# 获取数据集的特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target

该代码加载了波士顿房价数据集，并将数据集的特征和目标变量分别存储在X和y中。你可以根据需要使用这些数据来训练模型或进行其他分析。

python波士顿数据

波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，由斯坦福大学的Harrison和Rubinfeld在1978年发布。数据集共包含506个样本，每个样本有13个特征，包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数等，以及该地区的房屋价格的中位数作为目标变量。该数据集已经成为机器学习中的经典数据集，常用于回归问题的模型训练和评估。在Python中，可以使用scikit-learn库中的load_boston函数来加载该数据集。