利用python线性回归算法实现波士顿房价预测PPT

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，通常使用线性回归算法进行预测。在这个问题中，我们需要使用波士顿房价数据集，该数据集包含了波士顿不同地区的房价信...

引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，通常使用线性回归算法进行预测。在这个问题中，我们需要使用波士顿房价数据集，该数据集包含了波士顿不同地区的房价信息以及与之相关的特征，如犯罪率、平均房间数量、平均人口等。我们的目标是利用这些特征来预测波士顿房价。数据集介绍波士顿房价数据集是一个公开的数据集，可以在许多机器学习库中找到，如scikit-learn。该数据集包含13个特征和1个目标变量，即房屋的中位数价格。这些特征包括犯罪率、平均房间数量、平均人口等。线性回归算法介绍线性回归是一种常见的预测算法，用于预测连续的目标变量。它试图找到一个最优的线性方程，使得目标变量可以最好地解释自变量。线性回归的公式是：y = ax + b，其中a是斜率，b是截距。实现步骤导入必要的库我们需要导入numpy、pandas和scikit-learn库来处理数据和运行线性回归模型数据预处理加载数据集，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和统一数据类型划分数据集将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能训练模型使用训练集训练线性回归模型预测使用训练好的模型对测试集进行预测评估模型使用均方误差（MSE）等指标评估模型的性能代码实现以下是一个简单的示例代码，演示如何使用线性回归算法实现波士顿房价预测：