波士顿房价预测案例（python scikit-learn）---多元线性回归(多角度实验分析)
线性回归是一种常用的机器学习方法，可以用来预测一个连续变量的值。在房价预测中，可以使用线性回归模型来预测房价。Python中有很多机器学习库可以帮助实现线性回归模型，比如Scikit-learn库。下面是一个简单的线性回归房价预测Python示例：
1. 首先，导入必要的库和数据集：
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
```
2. 接着，将数据集分为训练集和测试集：
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
3. 然后，创建一个线性回归模型并训练它：
```python
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
4. 最后，使用测试集数据进行预测并计算模型的准确度：
```python
y_pred = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import r2_score
accuracy = r2_score(y_test, y_pred)
print(accuracy)
```
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