python预测波士顿房价

可以使用scikit-learn库中的线性回归模型来预测波士顿房价，具体实现可以参考以下代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

这段代码可以用来预测波士顿房价，其中使用了线性回归模型，并计算了预测结果与真实结果之间的均方误差。