波士顿数据下载 消失的波士顿 OoO

 做线性回归的同学大概率会用到一个数据集,即波士顿房价数据集,然而当你从sklearn下载该数据集时,你会惊讶地发现居然下载不了了!!!起初我以为是什么别的原因导致数据集可能被收回了,结果当我看到一篇文章就感觉,算了不做评价,参见这篇文章 消失的波士顿房价

Boston_house

 数据集在如下链接,点击下载数据集 提取码:zx7v
 下面是对该数据集各列介绍,下载之后就可以使用啦!
CRIM:城镇人均犯罪率——负相关占比

ZN:住宅用地所占比例——无单个特征

INDUS:城镇中非住宅用地所占比例——负相关

CHAS:虚拟变量,用于回归分析——无单个特征

NOX:环保指数——无单个特征

RM:每栋住宅的房间数——正相关

AGE:1940年以前建成的自住单位的比例——无单个特征

DIS:距离5个波士顿的就业中心的加权距离——无单个特征

RAD:距离高速公路的便利指数——无单个特征

TAX:每一万美元的不动产税率——无单个特征

PTRATIO:城镇中教师学生比例——无单个特征

B:城镇中黑人的比例——无单个特征

LSTAT:地区中多少房东属于低收入人群——负相关

MEDV:自主房屋房价中位数(标签数据)——房价中位数


 下面是读取样例,该数据集共有506条数据,通常用来做线性回归。

波士顿房价数据集怎么不见了?相关推荐

  1. ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集【特征列分段→独热编码】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

    ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集[特征列分段→独热编码]进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分 导读 对Boston(波士顿房价)数据集进行特征工程,分 ...

  2. ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

    ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1,506]进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分 导读 本文章基于前边的一篇文章,对13种机器学习的回归模型性能比较 ...

  3. ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能

    ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1,506]进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能 导读 通过利用13种机器学习算法,分别是LiR.kNN.SVR.D ...

  4. TF之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)

    TF之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1,506]进行回归预测(房价预测) 相关文章 DL之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1, ...

  5. ML之LiRDNNEL:基于skflow的LiR、DNN、sklearn的RF对Boston(波士顿房价)数据集进行回归预测(房价)

    ML之LiR&DNN&EL:基于skflow的LiR.DNN.sklearn的RF对Boston(波士顿房价)数据集进行回归预测(房价) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 ...

  6. ML之DTRFRExtraTRGBR:基于四种算法(DT、RFR、ExtraTR、GBR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能

    ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR:基于四种算法(DT.RFR.ExtraTR.GBR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自 ...

  7. ML之kNN(两种):基于两种kNN(平均回归、加权回归)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能

    ML之kNN(两种):基于两种kNN(平均回归.加权回归)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 Bosto ...

  8. ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能

    ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR.polySVR.RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 目录 输出结果 设计思路 ...

  9. ML之LiRSGDR:基于二种算法(LiR、SGDR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能

    ML之LiR&SGDR:基于二种算法(LiR.SGDR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 Bo ...

最新文章

  1. jQuery 中jQuery/$的数据类型是什么?
  2. 20211217 为什么正定矩阵的主子式都是正的?(注意是主子式,不止是顺序主子式)
  3. 计算机论文搜索技巧【一】
  4. Qt删除 空格/空白符
  5. 边缘检测robert原理_在操作机器视觉检测过程中,遇到检测精度的难题怎么办?_西旺科技...
  6. 信息学奥赛一本通(1158:求1+2+3+...)
  7. 增加磁盘,无需reboot
  8. mysql .myi权限_Day02-a.m.-MySQL体系结构与用户权限管理
  9. 8VC Venture Cup 2016 - Final Round (Div. 2 Edition)
  10. python实现汉诺塔(递归)
  11. Python编程入门教程
  12. Tapestry5 事件处理函数返回结果处理策略
  13. python气象包_Python-Cartopy包: 地图投影
  14. XSepConv 极致分离卷积块优于DWConv | Extremely Separated Convolution
  15. Pycharm快速入门(6) — 版本控制
  16. flask--虚拟环境
  17. win10电脑不显示WIFI
  18. ECCV2018论文,以及相关比赛地址
  19. ZipFile解压文件
  20. win7计算机窗口无法最小化,win7系统任务栏无法显示网页最小化窗口的解决方法...

热门文章

  1. 这么方便吗?用ChatGPT生成Excel(详解步骤)
  2. java发送iso8583报文接口框架,ISO8583报文工具类(组装和解析报文)
  3. linux配置子接口ipv6地址,CentOS7 设置静态IPv6/IPv4地址
  4. 路痴福音-AR室内导航+VR全景导航-无惧方向感错乱
  5. isnumeric()方法
  6. 华为交换机默认密码_华为防火墙路由器三层交换机的维护时都少不了这几条命令...
  7. 干货 | 万字长文带你复习线性代数!(二)
  8. oracle 归档日志文件archieve log
  9. Javaweb mysql安装教程
  10. PB实现微信、支付宝、新大陆星POS扫码支付接口