你需要调用 sklearn 中的线性回归模型，并通过波斯顿房价数据集中房价的13种属性与目标房价对线性回归模型进行训练。我们会调用你训练好的线性回归模型，来对房价进行预测。

好的，我可以使用Python中的sklearn库来训练一个线性回归模型，并使用波士顿房价数据集来训练它。以下是代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

X = boston.data  # 13种属性
y = boston.target  # 目标房价

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 模型训练完成后，你可以使用 model.predict() 方法来进行预测

在训练完模型后，你可以使用 `model.predict()` 方法来进行预测，例如：

# 预测第一间房子的房价
print(model.predict([X[0]]))

这将输出第一间房子的预测房价。