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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和...

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和相关因素（如犯罪率、平均房间面积、水污染等）的数据。我们的目标是利用这些数据来预测波士顿房价。准备数据首先，我们需要加载波士顿房价数据集。可以使用sklearn.datasets模块中的load_boston函数来加载该数据集。特征工程在机器学习中，特征工程是非常重要的一步。对于波士顿房价预测问题，我们可以对数据进行一些简单的特征工程，例如计算房屋面积和犯罪率的比值，以及将水污染指数进行归一化处理。训练模型接下来，我们可以使用线性回归算法来训练模型。在sklearn.linear_model模块中，有一个名为LinearRegression的类，我们可以使用它来训练模型。评估模型性能为了评估模型的性能，我们可以使用均方误差（MSE）作为评价指标。MSE越小，说明模型的预测精度越高。可以使用sklearn.metrics模块中的mean_squared_error函数来计算MSE。通过以上步骤，我们就可以利用python线性回归算法实现波士顿房价预测。需要注意的是，在实际应用中，还需要对数据进行更多的特征工程和模型优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。