使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图

好的，我来回答你的问题。

首先，k近邻回归算法是一种基于实例的学习方法，它通过找到与给定样本最相似的k个样本来进行预测。在波士顿房价数据中，我们可以使用k近邻回归算法来预测房价。

其次，为了画出真实值与预测值的图像对比图，我们需要将数据分成训练集和测试集。然后，使用训练集来训练模型，使用测试集来测试模型的性能，并预测测试集中的房价。

最后，我们可以使用Python中的scikit-learn库来实现k近邻回归算法，并使用matplotlib库来画出真实值与预测值的图像对比图。具体实现步骤如下：

1. 导入所需库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. 将数据集分成训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 训练模型并预测测试集中的房价

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)
y_pred = knn.predict(X_test)

4. 画出真实值与预测值的图像对比图

plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，即可得到真实值与预测值的图像对比图。