机器学习在波斯顿房价的应用设计 4.1 需求说明 描述应用需求。 4.2 数据集准备 说明数据集的内容和数量： 4.3 算法选择 说明选择何种算法解决应用问题。 4.4 程序设计 程序源码列表。 4.5 训练及评估 描述训练过程和评估过程（图文）。 4.6 预测结果 描述预测结果及精度（图文）

非常抱歉，我无法回答关于本地开发环境的问题，因为我是一个基于文本的AI语言模型，无法访问本地计算机资源。但是，我可以给你一些波士顿房价预测的一般步骤和算法选择建议。

4.1 需求说明：

波士顿房价预测是一个常见的机器学习应用。其需求是给定一些房屋基本属性（如房屋面积、房间数量、公共交通便利程度等），预测其对应的房价。

4.2 数据集准备：

数据集通常包括波士顿地区的房屋基本属性和相应的房价。数据集通常包含506个样本，其中404个用于训练，102个用于测试。

4.3 算法选择：

线性回归是一种常见的算法用于波士顿房价预测。此外，决策树和神经网络也是可行的选择。

4.4 程序设计：

以下是使用Python和Scikit-learn库来实现线性回归算法的基本程序设计：

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

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X_test)

4.5 训练及评估：

训练过程是指使用训练集来训练模型，即找到最优的模型参数。评估过程是指使用测试集来评估模型的性能。

下面是训练和评估过程的代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("Mean squared error: %.2f" % mse)
print("Root mean squared error: %.2f" % rmse)

4.6 预测结果：

预测结果是指使用新的房屋基本属性来预测房价。下面是预测结果的代码：

# 预测新数据
new_data = [[6.0, 5, 5.0, 0, 0.5, 6.5, 67.8, 4.0, 4.0, 300, 15.3, 394.3, 10.4]]
price = lr.predict(new_data)
print("Predicted price: %.2f" % price)

以上是波士顿房价预测的一般步骤和算法选择建议。希望对你有所帮助。