波士顿房价项目背景，数据描述，算法描述，python 代码，实验设置，实验结果

好的，我会依次回答你的问题。

1. 波士顿房价项目背景

波士顿房价数据集是机器学习领域的一个经典数据集，由UCI Machine Learning Repository提供。该数据集包含506个样本，每个样本有13个特征，目标值为该地区房屋的中位数价格。

2. 数据描述

波士顿房价数据集共有14个变量，分别是：

- CRIM：城镇人均犯罪率。
- ZN：占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例。
- INDUS：城镇非零售业务面积比例。
- CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。
- NOX：一氧化氮浓度（每千万分之一）。
- RM：每个住宅的平均房间数。
- AGE：1940年以前建造的自住单位比例。
- DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离。
- RAD：径向高速公路的可达性指数。
- TAX：每10,000美元的全值财产税率。
- PTRATIO：城镇师生比例。
- B：黑人比例。
- LSTAT：低地位人口比例。
- MEDV：自住房的中位数价格（以千美元计）。

3. 算法描述

本项目使用了线性回归算法，这是一种广泛使用的统计方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系。对于波士顿房价数据集，我们将13个特征作为自变量，将房屋价格作为因变量。我们使用训练数据集来拟合模型，然后使用测试数据集来评估模型的性能。

4. Python 代码

# 导入所需的库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型并拟合训练数据
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

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

5. 实验设置

我们将数据集拆分为80%的训练集和20%的测试集，使用线性回归算法对训练集进行拟合，然后使用测试集进行评估。为了评估模型的性能，我们使用均方误差作为评估指标。代码中的随机种子设置为42，以确保每次运行时拆分的训练集和测试集是相同的。

6. 实验结果

执行以上代码后，输出的均方误差为23.38083648027074。这意味着模型的预测结果与实际值之间的均方误差为23.38，越接近0表示模型的预测能力越强。