波士顿房价数据集下载链接

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，通常用于回归分析任务，特别是线性回归和决策树等算法的学习演示。这个数据集来源于1978年的《哈弗房地产研究》项目，包含506条记录，每条记录代表了波士顿郊区的一个小区，包括诸如犯罪率、住房平均年龄、人口密度等特征，以及每个小区的中位数房价。

如果你想直接下载这个数据集，可以参考以下几个常用的资源：

1. scikit-learn库：Python中的机器学习库提供了一个内置版本，可以直接通过`sklearn.datasets.load_boston()`加载。官方文档地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston.html

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. UCI Machine Learning Repository：这是一个在线的数据仓库，你可以从这里找到该数据集的原始版本，链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing

3. Kaggle：有时候数据集也被整理成Kaggle竞赛的形式，你可以在Kaggle上搜索“Boston Housing”获取下载链接。

请注意，下载前可能需要注册并遵守各自的使用条款。在使用数据时，记得尊重版权并妥善处理数据。

相关问题

波士顿房价数据集csv下载

你可以在以下链接中找到波士顿房价数据集的CSV文件：

https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data

该数据集包含506个样本，每个样本有13个特征，包括城镇人口比例、学生-教师比例、房产税等。目标是预测该地区房屋的中位数价格。你可以使用该数据集来训练机器学习模型，以预测波士顿地区的房价。

波士顿房价数据集获取

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，其中包含了 506 个样本，每个样本有 13 个数值特征和一个目标变量。这个数据集被广泛用于回归问题的学习和训练。

获取波士顿房价数据集的方法有多种，以下是其中两种常见的方法：

1. 使用 scikit-learn 库自带的数据集
scikit-learn 是 Python 中常用的机器学习库，它提供了许多经典的数据集供用户使用。使用以下代码可以获取波士顿房价数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. 从 UCI Machine Learning Repository 下载
波士顿房价数据集也可以从 UCI Machine Learning Repository 下载。您可以访问以下链接下载数据集：
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/

希望这些信息对您有所帮助。