# 项目1:模型评估与验证
## 波士顿房价预测
### 准备工作
这个项目需要安装 **Python3** 和以下的 Python 函数库:
- [NumPy](http://www.numpy.org/)
- [matplotlib](http://matplotlib.org/)
- [scikit-learn](http://scikit-learn.org/stable/)
你还需要安装一个软件,以运行和编辑 [.ipynb](http://jupyter.org/) 文件。
优达学城推荐学生安装 [Anaconda](https://www.continuum.io/downloads),这是一个常用的 Python 集成编译环境,且已包含了本项目中所需的全部函数库。
### 代码
代码的模版已经在 `boston_housing.ipynb` 文件中给出。你还会用到 `visuals.py` 和名为 `housing.csv` 的数据文件来完成这个项目。我们已经为你提供了一部分代码,但还有些功能需要你来实现才能以完成这个项目。
### 运行
在终端或命令行窗口中,选定 `boston_housing/` 的目录下(包含此README文件),运行下方的命令:
```jupyter notebook boston_housing.ipynb```
这样就能够启动 Jupyter notebook 软件,并在你的浏览器中打开文件。
### 数据
经过编辑的波士顿房价数据集有490个数据点,每个点有三个特征。这个数据集编辑自[加州大学欧文分校机器学习数据集库(数据集已下线)](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html)。
**特征**
1. `RM`: 住宅平均房间数量
2. `LSTAT`: 区域中被认为是低收入阶层的比率
3. `PTRATIO`: 镇上学生与教师数量比例
**目标变量**
`MEDV`: 房屋的中值价格
波士顿房价预测数据及代码
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2020-04-19
22:29:02
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I_AM_KK
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