实现波士顿房价预测代码，要求如下： 分析数据集； 构建模型； 训练模型； 预测

好的，我会按照您的要求来实现波士顿房价预测代码。首先，我们需要导入所需的库和数据集。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 导入波士顿房价数据集
boston = load_boston()
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target

接下来，我们需要对数据集进行分析，看一下数据的情况。我们可以使用 `describe()` 方法来获取数据的基本统计信息。

# 查看数据集的基本统计信息
print(boston_df.describe())

然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集，以便我们可以构建和训练模型。

# 将数据集分为训练集和测试集
X = boston_df.drop('PRICE', axis=1)
y = boston_df['PRICE']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们可以构建模型，这里我们选择使用线性回归模型。

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()

然后，我们可以对模型进行训练。

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

为了评估模型的性能，我们可以计算均方误差和决定系数。

# 计算均方误差和决定系数
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
print('R2 Score:', r2)

完整代码如下：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 导入波士顿房价数据集
boston = load_boston()
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target

# 查看数据集的基本统计信息
print(boston_df.describe())

# 将数据集分为训练集和测试集
X = boston_df.drop('PRICE', axis=1)
y = boston_df['PRICE']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差和决定系数
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
print('R2 Score:', r2)

希望这个代码对您有所帮助！