波士顿房价数据集(boston_housing.npz)介绍

波士顿房价数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和数据科学领域的房价预测分析。以下是对该数据集的详细介绍。

数据集简介

本数据集旨在预测20世纪70年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数。数据集包含了波士顿郊区的一些重要数据点，如犯罪率、当地房产税率等，这些数据点都是影响房屋价格的重要因素。

数据集特点

• 数据量：数据集包含506个数据点，其中404个为训练样本，102个为测试样本。
• 特征多样性：每个特征（如犯罪率）都有不同的取值范围，反映了不同的数据特性和属性。例如，有些特征是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为0-12；还有的取值范围为0-100，等等。

使用说明

在使用本数据集进行房价预测时，您需要对数据进行适当的预处理和特征工程。每个特征的范围和分布都可能对模型的训练和预测结果产生影响，因此建议在模型训练前对数据进行标准化或归一化处理。

注意事项

• 请确保在使用数据集时遵守相关法律法规和数据使用规范。
• 数据集仅用于学术研究、教学和个人学习目的，不得用于商业用途。

波士顿房价数据集是一个宝贵的学习资源，通过使用这个数据集，您可以更好地理解和掌握机器学习中的回归分析、模型评估和优化技巧。希望您能够有效地利用这个数据集，开展有价值的研究和分析工作。