机器学习实战二：波士顿房价预测
项目介绍
本项目是一个关于波士顿房价预测的机器学习实战案例。通过使用机器学习算法（如线性回归、决策树回归等），我们可以在波士顿房价数据集上进行训练和预测，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。
数据集介绍
波士顿房价数据集包含了波士顿郊区的房价数据，共有14个特征维度，包括：
- CRIM：城镇人均犯罪率
- ZN：占地面积超过2.5万平方英尺的住宅用地比例
- INDUS：城镇非零售业务地区的比例
- CHAS：查尔斯河虚拟变量（=1 如果土地在河边，否则是0）
- NOX：一氧化氮浓度（每1000万份）
- RM：平均每居民房数
- AGE：在1940年之前建成的所有者占用单位的比例
- DIS：与五个波士顿就业中心的加权距离
- RAD：辐射状公路的可达性指数
- TAX：每10,000美元的全额物业税率
- PTRATIO：城镇师生比例
- B：1000（Bk - 0.63）^ 2，其中Bk是城镇黑人的比例
- LSTAT：人口中地位较低人群的百分数
- MEDV：（目标变量/类别属性）以1000美元计算的自有住房的中位数
项目目标
通过分析和建模，我们的目标是建立一个优化模型，用于预测波士顿地区的房价，帮助房地产经纪人更好地为客户评估房产的最佳售价。
主要内容
- 数据导入与预处理：导入波士顿房价数据集，并进行初步的数据预处理。
- 特征工程：分析各个特征的相关性，选择合适的特征进行建模。
- 模型建立与训练：使用线性回归、决策树回归等多种机器学习算法进行模型训练。
- 模型评估与优化：评估模型的性能，并进行进一步的优化和改进。
- 结果分析：分析模型的预测结果，找出模型的优缺点，并提出改进建议。
使用方法
- 下载本仓库中的资源文件。
- 按照README.md中的指导，导入数据并进行数据预处理。
- 选择合适的模型进行训练和预测。
- 根据模型的预测结果，进行进一步的分析和优化。
注意事项
- 本项目的数据集来源于公开的波士顿房价数据集，数据集的详细介绍可以参考相关文献。
- 在进行模型训练时，建议使用Python的机器学习库（如scikit-learn）进行实现。
- 模型的性能可能会受到数据质量、特征选择等因素的影响，建议在实际应用中进行多次实验和优化。
参考文献
- 波士顿房价数据集的详细介绍可以参考相关文献和公开资料。
- 本项目的实现参考了机器学习领域的经典算法和实践案例。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。