Sklearn-Boston Housing Dataset数据集： 包含了 506 个波士顿地区的房屋数据，其中每个数据点都有 13 个变量（例如犯罪率、房产税率、房间数量等）和一个目标变量（房屋价格的中位数）。 仿造课上模板程序diabetes_ridge_lasso_regression(见学习通“课程算法程序-Lasso_岭回归”)。对波士顿房屋数据进行ridge与lasso回归分析。 提示： from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target

好的，您的问题是如何对波士顿房屋数据进行ridge与lasso回归分析。以下是代码实现：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import Ridge, Lasso
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Ridge回归模型
ridge = Ridge(alpha=0.5)
ridge.fit(X_train, y_train)
y_pred_ridge = ridge.predict(X_test)

# Lasso回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
y_pred_lasso = lasso.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse_ridge = mean_squared_error(y_test, y_pred_ridge)
mse_lasso = mean_squared_error(y_test, y_pred_lasso)

print("Ridge回归模型的均方误差为：", mse_ridge)
print("Lasso回归模型的均方误差为：", mse_lasso)

以上代码中，我们首先使用`load_boston()`函数加载数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后分别使用`Ridge()`和`Lasso()`函数创建Ridge回归和Lasso回归模型，并在训练集上进行拟合。接着，我们使用这两个模型对测试集进行预测，并计算均方误差。最后输出Ridge回归模型和Lasso回归模型的均方误差。

需要注意的是，我们在创建Ridge和Lasso模型时，都设置了`alpha`参数的值。这个参数控制了模型的正则化程度，即对模型的复杂度进行限制，避免过拟合。当`alpha`值越大时，模型的正则化程度越强，模型的复杂度越低，对训练集的拟合程度也越低。因此，在实际使用中，我们需要对`alpha`进行调参，以获得最优的模型性能。