使用线性回归算法对波士顿房价进行预测

好的，这是一个机器学习相关的问题。线性回归算法是一种监督学习算法，可用于预测连续值。在这里，我们将使用线性回归算法对波士顿房价进行预测。

步骤如下：

1. 加载数据集

我们可以使用sklearn库中的波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. 划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3)

3. 创建线性回归模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()

4. 训练模型

lr.fit(X_train, y_train)

5. 预测

y_pred = lr.predict(X_test)

6. 性能评估

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(mse)

完整代码如下：

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

boston = load_boston()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3)

lr = LinearRegression()

lr.fit(X_train, y_train)

y_pred = lr.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(mse)

这样，我们就使用线性回归算法对波士顿房价进行了预测。