【亲测免费】 波士顿房价数据集怎么不见了？

在过去一段时间里，机器学习界的同仁们可能会遇到一个令人困惑的问题：经典的波士顿房价数据集在常用的库scikit-learn中似乎消失了。此数据集因其实用性和教育意义，在学术界和工业界的应用非常广泛，常用于线性回归等基础模型的教学与实践。

问题背景

截至某个时间点（大约2023年初），由于内部政策调整或数据管理的变化，scikit-learn库从其内置数据集中移除了波士顿房价数据集(load_boston)。这一变动影响了许多初学者和实践经验者，他们习惯于利用这个数据集作为入门机器学习算法的示例。

解决方案

尽管原路径不可用，但不用担心，仍有办法获取这一宝贵的学习资源。你可以通过以下途径继续你的学习旅程：

替代下载方式

• 直接下载：可以从互联网上的其他可靠来源找到波士顿房价数据集，例如某些个人博客、GitHub仓库或是数据共享平台。确保从信任的来源下载，并验证数据的完整性。

手动下载和解析

• UCI Machine Learning Repository: 此前，波士顿房价数据集是由UCI提供的，虽然scikit-learn不再直接支持，但可以直接从UCI仓库下载原始数据，并且使用pandas等Python库自行加载和处理数据。

适应新版scikit-learn

• 对于新版本的scikit-learn: 如果你的项目依赖最新版本的库，需要寻找替代的数据集，或自己构造类似的数据集进行练习。同时，也可以探索其他公开数据集，如加州房价或空气质量指数等，用于相似的分析和建模任务。

数据集简介

波士顿房价数据集最初来源于1978年的波士顿郊区，包含506个观测值，每个观测值涉及13个关于房产和周边环境的特征，以及一个目标变量——房价中位数。这些特征涵盖了犯罪率、住宅用地比例、环境污染指标等多个方面，非常适合进行多元回归分析。

结论

尽管波士顿房价数据集在scikit-learn中的退役为学习过程带来了一点小挑战，但这正好鼓励我们探索更多的数据来源和学习资源。不断适应变化，利用新的数据集和资源，能够促进我们更好地理解和应用机器学习技术。希望以上信息能帮助你在没有波士顿房价数据集的日子里依然前行不息。