用线性回归预测波士顿房价

可以使用线性回归模型来预测波士顿房价。该模型通过对波士顿地区的房价和一些相关因素进行分析，得出了一个数学方程，可以通过输入相关因素的值，来预测房价。

在使用线性回归模型之前，需要对数据进行处理，包括数据清洗、特征选择、特征标准化等。然后，将数据分为训练集和测试集，并使用训练集来训练模型，然后将测试集输入模型中进行预测，并计算预测结果和真实值之间的误差。最后，通过对误差进行分析来评估模型效果，并进行调整和优化。

如果要使用线性回归模型预测波士顿房价，可以使用Python中的Scikit-learn库中的线性回归模型。具体步骤如下：

1. 导入数据集

   from sklearn.datasets import load_boston
   boston = load_boston()
   X = boston.data
   y = boston.target

2. 数据清洗和特征处理

   # 这里省略了数据清洗和特征处理的代码

3. 将数据分为训练集和测试集

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 训练模型并进行预测

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   lr = LinearRegression()
   lr.fit(X_train, y_train)
   y_pred = lr.predict(X_test)

5. 评估模型效果

   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
   print("Mean squared error: ", mse)