波士顿房价预测：基于线性回归的模型分析

本篇文档详细探讨了基于线性回归的模型在波士顿房价预测中的应用。研究的主要内容包括： 1. 研究目标与方法： - 主要研究内容是构建一个模型，通过分析13种可能影响波士顿房价的因素（如犯罪率、人口密度等），来预测房屋的平均价格。由于房价是连续数值，因此这是一个回归任务。 2. 实验环境： - 硬件环境采用Intel Core i5-6300HQ处理器和16GB内存，软件环境使用Python语言编程，通过PyCharm进行开发。 3. 数据集与特征提取： - 数据集来自波士顿房价数据集，先通过Python读取数据并按属性进行分类。决定系数R2被用来评估模型性能，它反映了预测值与实际值之间的相关程度。 4. 分类与回归过程： - 使用决策树来识别影响房价的关键因素，区分准确和不准确的影响因素。回归模型用于预测房价的趋势，而决策树通过信息增益确定影响因子的重要性。 5. 程序代码示例： - 提供了一个名为`load_data`的函数，用于加载数据集。代码中展示了如何导入数据，处理数据形状，并定义特征变量的名称和数量。 6. 模型评估： - 决定系数R2在0到1的范围内衡量模型的预测能力，值越接近1，表示模型预测效果越好，而接近0则意味着预测困难。 通过本文档，读者可以了解到如何运用线性回归方法在波士顿房价预测场景中进行数据分析、特征选择和模型评估，以及相关的编程实现细节。这对于理解房价预测模型的构建过程和技术选型具有参考价值。