使用逻辑回归分析波士顿房价

逻辑回归通常用于二分类问题，而波士顿房价预测是一个回归问题，因此逻辑回归不适合用于波士顿房价预测。但是，可以使用线性回归分析波士顿房价。

下面是使用Python和Scikit-learn库进行波士顿房价预测的示例代码：

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

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用训练集拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集评估模型
score = model.score(X_test, y_test)

# 打印模型得分
print("模型得分: {:.2f}".format(score))

在上面的代码中，首先加载了波士顿房价数据集，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，创建了一个线性回归模型，并使用训练集拟合了模型。最后，使用测试集评估了模型，并打印了模型得分。