获取波士顿房价数据集的代码
时间: 2024-05-09 22:14:17 浏览: 74
你可以使用 scikit-learn 库来获取波士顿房价数据集,以下是获取数据集的代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
```
其中,`X` 是一个包含了 506 个样本和 13 个特征的数组,`y` 是一个包含了 506 个样本的数组,代表了每个样本的房价。
相关问题
波士顿房价数据集获取
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,其中包含了 506 个样本,每个样本有 13 个数值特征和一个目标变量。这个数据集被广泛用于回归问题的学习和训练。
获取波士顿房价数据集的方法有多种,以下是其中两种常见的方法:
1. 使用 scikit-learn 库自带的数据集
scikit-learn 是 Python 中常用的机器学习库,它提供了许多经典的数据集供用户使用。使用以下代码可以获取波士顿房价数据集:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
```
2. 从 UCI Machine Learning Repository 下载
波士顿房价数据集也可以从 UCI Machine Learning Repository 下载。您可以访问以下链接下载数据集:
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/
希望这些信息对您有所帮助。
波士顿房价数据集提取代码
以下是波士顿房价数据集的提取代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston_data = load_boston()
# 获取特征数据
X = boston_data.data
# 获取目标变量数据
y = boston_data.target
```
其中,`X`是一个二维数组,每行代表一个样本,每列代表一个特征。`y`是一个一维数组,代表每个样本对应的目标变量值(即房价)。你可以使用这些数据来训练和测试机器学习模型。