人工智能波士顿房价预测线性回归

线性回归是一种常见的机器学习方法，用于预测数值型的目标变量。在波士顿房价预测问题中，可以使用线性回归模型来预测房价。

首先，我们需要收集波士顿房屋价格数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们可以使用Python中的scikit-learn库来构建线性回归模型，并使用训练数据拟合模型。最后，我们可以使用测试数据来评估模型的性能。

以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用线性回归模型预测波士顿房屋价格：

# 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, r2_score

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集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)

# 使用测试数据评估模型性能
y_pred = lr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 输出模型性能指标
print("均方误差: %.2f" % mse)
print("R平方值: %.2f" % r2)

在这个例子中，我们使用了波士顿房屋价格数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用LinearRegression类创建了一个线性回归模型，并使用拟合训练数据。最后，我们使用测试数据评估模型的性能，并输出了模型的均方误差和R平方值。