Python实验–线性回归+梯度下降预测波士顿房价

1. 数据集介绍

先介绍一下将用到的数据集：

共506样本，每个样本包括13个属性以及真实房价

数据预处理：

1.从sklearn的数据库中提取boston的数据库

2.输出每个属性和房价之间的关联

3.选择关联较大的属性留下

4.划分数据集

def preprocess():
# get the dataset of boston
X = boston().data
y = boston().target
name_data = boston().feature_names

# draw the figure of relationship between feature and price
plt.figure()
for i in range(len(X[0])):
plt.subplot(4, 4, i + 1)
plt.scatter(X[:, i], y, s=20)

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