简要介绍波士顿房价数据集
时间: 2023-10-05 08:07:55 浏览: 117
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,它包含了波士顿地区的房屋价格以及与之相关的属性信息。该数据集共有506条数据,每条数据包含了13个属性信息,比如城镇犯罪率、住宅平均房间数、离波士顿五个就业中心的加权距离等等。该数据集是一个回归问题,即通过这些属性信息来预测房屋价格。这个数据集已经成为许多机器学习算法的基准测试数据集之一,并且被广泛应用于房价预测、特征选择和机器学习算法性能评估等领域。
相关问题
波士顿房价数据集代码
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于监督学习中的回归任务,比如预测房价。这个数据集来自1978年的《哈佛住房研究项目》(Housing Data Set),由13个特征和一个目标变量组成,这些特征包括诸如犯罪率、人口密度、平均房间数等,目标变量是每个区域的中位数房价。
在Python中,你可以使用Scikit-learn库来加载这个数据集,下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
# 加载数据集
boston = load_boston()
data = boston.data
target = boston.target
# 创建pandas DataFrame,方便查看数据
feature_names = boston.feature_names
df_boston = pd.DataFrame(data, columns=feature_names)
df_boston['PRICE'] = target
# 打印数据集基本信息
print(df_boston.head())
print("描述统计信息:")
print(df_boston.describe())
# 对数据进行预处理和分割(这里只是一个基本示例,实际应用可能需要更复杂的数据预处理)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上述代码中,`load_boston()`函数用于加载数据,`pandas`库用于数据处理和可视化,`train_test_split()`则用来划分训练集和测试集。
怎么导入波士顿房价数据集
你可以使用 scikit-learn 库中的 load_boston() 函数导入波士顿房价数据集。下面是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 查看数据集描述
print(boston.DESCR)
# 查看数据集特征
print(boston.feature_names)
# 查看数据集数据
print(boston.data)
# 查看数据集目标变量(房价)
print(boston.target)
```
执行代码后,你将看到波士顿房价数据集的描述、特征、数据和目标变量。可以根据需要对数据进行进一步处理和分析。
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