美国波士顿房价数据集

美国波士顿房价数据集是一个经典的回归数据集，包含了1970年代中期波士顿地区不同城镇的房屋价格及其相关因素。该数据集共包含506个样本，每个样本有13个属性：CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT和MEDV，其中MEDV为目标变量，表示该地区的房屋中位数价格（单位：千美元）。该数据集被广泛应用于机器学习与统计建模的教学与研究中。

相关问题

介绍一下波士顿房价数据集

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了美国波士顿地区的房屋价格以及与之相关的各种因素的数据。该数据集共有506个样本，每个样本包含了13个特征，其中包括房屋所在镇的犯罪率、当地房产税率等等，最终的目标是预测房屋的中位数价格。这个数据集经常用来研究回归问题，也是许多机器学习算法的基准测试数据集之一。

波士顿房价数据集机器学习模型

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，主要用于预测美国马萨诸塞州波士顿地区的房价。这个数据集最初由H. D. Longley于1975年提供，包含了13个特征，如犯罪率、住房单元的数量、平均房间数、失业率等，以及对应的中位数房价。它是用于演示回归分析和预测的常用示例。

对于机器学习模型来说，波士顿房价数据集常用于训练线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等算法，以预测房价。这些模型可以根据输入特征的学习和调整参数，找出房价与其特征之间的关系。评估模型时，通常会关注诸如均方误差（MSE）、R²分数等指标。