一、波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是机器学习里面的经典数据集，也是本地区房价预测任务中常用的数据集之一。其中包含506个样本，并且每个样本有13个特征变量。
这些变量包括每个城镇的住宅区划位置、周围环境变量和方便居民设置的指标。该数据集对预测决策具有挑战性，因此迫使人们在开发机器学习模型时更深入地探究各种特征变量之间的关系。
二、波士顿房价数据集来源
波士顿房价数据集最早出现在1978年，是由国家科学基金会资助的一项研究项目的成果之一。成果被记录在 宾州大学 网站上。现在，该数据集可以通过多种方式进行访问和获取。
三、波士顿房价数据集 Matlab
Matlab是一款开发语言和环境，可以帮助用户进行数据分析、可视化和模型构建等。波士顿房价数据集也可以使用Matlab进行访问和处理。
load housing
whos
这里我们使用load函数将数据集housing加载到工作区中，并使用whos函数查看数据集的存储和大小情况。
四、波士顿房价数据集解读
对波士顿房价数据集的解读是机器学习模型构建的关键。我们需要理解每个特征变量的含义，并根据实际场景进行分析和探究。以下是波士顿房价数据集中的13个特征变量：
- CRIM：人均犯罪率
- ZN：占地面积超过2.5万平方英尺的住宅用地比例
- INDUS：每个城镇中非零售业务的营业比例
- CHAS：Charles River虚拟变量（如果是河道边界，则为1;否则为0）
- NOX：一氧化氮浓度（每千万）
- RM：每个住宅的平均房间数
- AGE：1940年之前的自用住房比例
- DIS：波士顿就业中心的加权距离
- RAD：径向高速公路可达性指数
- TAX：每10,000美元的全额财产税率
- PTRATIO：每个城镇的学生与教师比例
- B：1000（Bk - 0.63）^ 2其中Bk是每个城镇中黑人的比例
- LSTAT：低收入人群的比例（%）
五、波士顿房价数据集从哪儿下载
波士顿房价数据集可以从多个公开数据集网站下载，包括UCI Machine Learning Repository、Kaggle、Sklearn等。该数据集也经常出现在机器学习的教材和论文中，并提供了相关的代码和案例，供学习者进行参考。
六、波士顿房价数据下载
使用Python作为开发语言时，可以使用sklearn库直接下载该数据集。
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
这里我们使用load_boston函数将该数据集加载到变量boston中。
七、波士顿房价数据可视化分析
对于机器学习模型构建之前，我们通常会进行一些数据可视化的分析。这有助于我们对数据集的整体分布和特征之间的关系进行更深入的理解。
以下是波士顿房价数据集的分布示意图：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['MEDV'] = boston.target
sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})
sns.displot(df['MEDV'], norm_hist=True)
plt.show()这里我们使用了pandas、seaborn和matplotlib等库，将数据集转换成DataFrame，并绘制了MEDV的分布直方图。
八、波士顿数据集
到目前为止，我们已经对波士顿房价数据集进行了许多方面的探究和分析，包括数据来源、解读、下载以及可视化分析。这些分析都为机器学习模型的构建提供了宝贵的信息和洞察力。使用该数据集进行模型训练和测试需要将数据集划分成训练集和测试集，并进行数据预处理和特征工程等操作，这我们会在下文中进行详细讲解。
