Python是一种非常强大的编程语言，可以用来实现线性回归波士顿房价预测。线性回归是一种机器学习技术，可以用来预测房价的变化。线性回归的原理是，通过分析历史数据，寻找输入变量（如房屋面积、房屋年限等）与输出变量（房价）之间的关系，从而预测房价的变化。
使用Python实现线性回归波士顿房价预测
要使用Python实现线性回归波士顿房价预测，需要准备好数据。这里使用的是波士顿房价数据集，包括506个训练样本和102个测试样本，每个样本有13个特征，如房屋面积、房屋年限等。
使用Python实现线性回归波士顿房价预测，需要安装相关的库，如NumPy和SciPy，以及scikit-learn库。使用scikit-learn库的LinearRegression类来构建线性回归模型。
# 导入相关库 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 构建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test)
使用模型预测的结果进行评估，可以使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等评估指标来评估模型的准确性。
- 均方根误差（RMSE）：RMSE表示预测值与真实值之间的均方差，是一种常用的评估指标。
- 平均绝对误差（MAE）：MAE表示预测值与真实值之间的平均绝对值，是一种常用的评估指标。
通过使用Python实现线性回归波士顿房价预测，可以有效地预测房价的变化，并通过评估指标来检验模型的准确性。