基于线性回归的波士顿房价预测

波士顿房价预测是一个经典的回归问题，可以使用线性回归模型进行预测。线性回归是一种基本的机器学习算法，通过拟合数据点与目标变量之间的线性关系来进行预测。

在波士顿房价预测中，我们需要考虑多个特征，如房屋面积、房间数量、犯罪率等，来预测房价。下面是一个基于线性回归的波士顿房价预测的步骤：

1. 收集波士顿房价数据集，包括输入特征和对应的目标变量（房价）。
2. 对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等操作。
3. 将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估模型。
4. 创建线性回归模型，通过最小化残差平方和来拟合数据。
5. 使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行评估。
6. 根据模型的性能评估结果，对模型进行优化、调参等操作。