波士顿房价数据加载代码

你可以使用Python中的scikit-learn库中的`fetch_openml`函数来加载波士顿房价数据集。下面是一个简单的代码示例：

from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载波士顿房价数据集
boston = fetch_openml(name='boston')

# 获取数据和标签
X, y = boston.data, boston.target

这样，你就可以使用`X`和`y`变量来访问波士顿房价数据集的特征和目标变量。

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：

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。

MLP模型波士顿房价数据采集代码

MLP（Multi-Layer Perceptron，多层感知器）模型通常用于机器学习中的回归任务，比如预测房价。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建MLP模型并处理波士顿房价数据集。以下是一个简单的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建MLP模型
mlp_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', learning_rate_init=0.001)

# 训练模型
mlp_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = mlp_model.predict(X_test)

# 评估性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

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