决策树在波士顿房价预测中的应用思路

决策树在波士顿房价预测中的应用思路如下：

1. 数据准备：收集波士顿房价数据集，并对数据进行清洗、预处理和特征选择。

2. 特征处理：对数据中的特征进行处理，如数值型特征的归一化、离散化等。同时，可以选择对某些特征进行降维处理，以提高模型效率和准确性。

3. 模型训练：使用决策树算法对数据进行训练，将房价作为目标变量，其他特征作为自变量，构建决策树模型。

4. 模型评估：对训练好的模型进行评估，使用测试数据集来验证模型的准确性和稳定性。

5. 模型调优：对模型进行调优，可以通过调整决策树的参数、剪枝等方法提高模型的性能。

6. 预测结果：使用训练好的模型对新的房屋特征进行预测，得出预测的房价。

需要注意的是，决策树模型在面对高维度数据时容易出现过拟合问题，因此需要进行特征选择和降维等操作。同时，决策树模型也存在欠拟合问题，需要进行参数调整和剪枝等操作来提高模型的泛化能力。