基于sklearn波士顿房价预测——线性回归实战

一、导入库和数据

from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = load_boston()
x_data = dataset.data # 导入所有特征变量
y_data = dataset.target # 导入目标值（房价）
name_data = dataset.feature_names #导入特征名

二、数据可视化

画出房价关于所有特征的散点图：

for i in range(13):
    plt.subplot(7,2,i+1)
    plt.scatter(x_data[:,i],y_data,s = 20)
    plt.title(name_data[i])  
    plt.show