标签：ase get style 房价 pandas code names 虚拟变量 bsp
sklearn.datasets
#波士顿房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston=load_boston() boston.data boston.target boston.feature_names df=pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names)
属性：
| name | 属性信息 |
| CRIM | 按城镇划分的CRIM人均犯罪率 |
| ZN | ZN占地超过25,000平方英尺的住宅用地比例 |
| INDUS | INDUS每个城镇非零售业务英亩的比例 |
| CHAS | 查尔斯河虚拟变量（如果束缚河，则为1；否则为0） |
| NOX | 一氧化氮浓度（百万分之几） |
| RM | 每个住宅的平均房间数 |
| AGE | 1940年之前建造的自有住房的年龄比例 |
| DIS | 与五个波士顿就业中心的加权距离 |
| RAD | 径向公路通达性指数 |
| TAX | 每10,000美元的税全额财产税税率 |
| PTRATIO | 按镇划分的师生比例 |
| B | 1000（Bk-0.63）^ 2其中Bk是按城镇划分的黑人比例 |
| LSTAT | 人口地位降低百分比 |
| target | 自有住房的中位数价值（以1000美元计） |
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cgmcoding/p/13272636.html
