使用boston房价数据进行线性回归分析_波士顿房价数据集线性回归结果及分析

理解数据

import pandas as pd
import numpy as np

import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error,classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.externals import joblib
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1.加载boston房价数据

boston=datasets.load_boston()
print(boston.DESCR)
boston.feature_names
X=boston.data
Y=boston.target
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boston房价数据一共有506行。13个特征，分别是：
‘CRIM’, ‘ZN’, ‘INDUS’, ‘CHAS’, ‘NOX’, ‘RM’, ‘AGE’, ‘DIS’, ‘RAD’,
‘TAX’, ‘PTRATIO’, ‘B’, ‘LSTAT’；
各个特征的含义：
CRIM：城镇人均犯罪率。
ZN：住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例。
INDUS：城镇非零售商用土地的比例。
CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。