我们开始第一个项目——线性回归：预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。

第一个项目：线性回归预测房价

项目目标

• 学习线性回归的基本概念。
• 使用历史房价数据建立一个预测模型。
• 理解如何评估模型的性能。

项目步骤

1. 准备数据集
   为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）。这个数据集包含了多个特征（如房间数、犯罪率、房龄等），并且目标变量是房价。

2. 数据预处理

   • 载入数据集并查看数据的基本信息。
   • 处理缺失值、异常值，标准化或归一化数据（如果需要）。

3. 构建模型

   • 使用线性回归模型来拟合数据。
   • 将特征与房价之间的关系通过回归线表示。

4. 模型评估

   • 使用均方误差（MSE）和决定系数（R²）来评估模型性能。

5. 预测新数据

   • 使用训练好的模型预测新的房价。

项目实现

接下来，我们可以使用 Python 的 scikit-learn 库来实现这个项目。

1. 安装依赖

如果你还没有安装 scikit-learn 和 pandas，可以通过以下命令来安装：

pip install scikit-learn pandas matplotlib

2. 代码实现

https://download.csdn.net/download/m0_56366