python股票预测_通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）
1 波士顿房价数据分析
安装好Python的Sklearn库后，在安装包下的路径中就能看到描述波士顿房价的csv文件，具体路径是“python安装路径\Lib\site-packages\sklearn\datasets\data”，在这个目录中还包含了Sklearn库会用到的其他数据文件，本节用到的是包含在boston_house_prices.csv文件中的波士顿房价信息。打开这个文件，可以看到如图所示的数据。
第1行的506表示该文件中包含506条样本数据，即有506条房价数据，而13表示有13个影响房价的特征值，即从A列到M列这13列的特征值数据会影响第N列MEDV（即房价值），在表13.1中列出了部分列的英文标题及其含义。
波士顿房价文件部分中英文标题一览表
标题名 中文含义
CRIM 城镇人均犯罪率
ZN 住宅用地超过某数值的比例
INDUS 城镇非零售商用土地的比例
CHAS 查理斯河相关变量，如边界是河流则为1，否则为0
NOX 一氧化氮浓度
RM 住宅平均房间数
AGE 1940年之前建成的自用房屋比例
DIS 到波士顿五个中心区域的加权距离
RAD 辐射性公路的接近指数
TAX 每 10000 美元的全值财产税率
PTRATIO 城镇师生比例
MEDV 是自住房的平均房价
从表中可以看到，波士顿房价的数值（即MEDV）和诸如“住宅用地超过某数值的比例”等13个特征值有关。而线性回归要解决的问题是，量化地找出这些特征值和目标值（即房价）的线性关系，即找出如下的k1到k13系数的数值和b这个常量值。
MEDV = k1*CRIM + k2*Z
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