波士顿房价数据
深度学习3：波士顿房价预测（1）
深度学习3：波⼠顿房价预测（1）转载：波⼠顿房价问题房价的预测和前两期的问题是不同的，最⼤的区别就是这个问题不是离散的分类，他是⼀个连续值，那么在搭建⽹络时候的技巧就有所区别。
代码实例分析from keras.datasets import boston_housing(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()12导⼊数据train_data.shapetest_data.shape看⼀下数据的尺⼨，发现训练集的尺⼨是404，13；测试集的尺⼨是102，13；说明这些数据不多，这⼗三个数据特征是各种数值，包括犯罪率，住宅平均房间数，道路的通畅程度等。
很明显，这些数据都看起来没什么关系，相互之间⽆法联系，还有⼀个最要命的就是我们⽆法确定那个数据更加的重要。
另外，这些数据的范围也不同，想要使⽤，必须要做⼀些处理。
train_targets看⼀下targets，就可以看到当时房⼦的房价了，这就是训练集中对应的结果集，类似于上两个例⼦中的标签集。
mean = train_data.mean(axis=0)train_data -= meanstd = train_data.std(axis=0)train_data /= stdtest_data -= meantest_data /= std这⾥就是应对数据范围不同的办法，⽅法叫标准化，含义就是加⼯每个特征，使他们的数据满⾜平均值为0，标准差为1.具体的⽅法就是每列取平均值，减去平均值，再除以减掉之后的标准差。
这⾥要注意标准化所⽤的数据必须是在训练集上得到，实际操作中不能让任何数据从验证集上得到，不然会导致模型过拟合的问题。
from keras import modelsfrom keras import layersdef build_model():model = models.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activation='relu',input_shape=(train_data.shape[1],)))model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(1))pile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])return model这⾥就是搭建学习模型的步骤，因为这个模型要重复使⽤，所以我们把它写成函数的形式。
华人最爱十大美国城市 洛杉矶房价最高
华人最爱十大美国城市洛杉矶房价最高越来越多的华人选择移民美国，在美国华人大多聚集在洛杉矶丶旧金山丶纽约等多元化城市。
华人最青睐的十大美国城市的房价和租金水平如何呢？华人聚集的美国城市旧金山1. 洛杉矶Los Angeles洛杉矶坐落于美国西海岸，加州西南部，是美国第二大城市，仅次于纽约，美国最大的海港。
此外洛杉矶还拥有发达的工业和金融业，也是美国的文化娱乐中心。
面积: 1290.6 平方千米人口：458万房价中值：51.97万美元本网注明“来源：居外”的所有作品，版权均属于居外，未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用房屋单价：4015美元/平房价涨幅：同比2013年增长11.0%租金水平：2409美元洛杉矶一直都是公认的最适合华人移民的城市，环境优美，气候温和。
华人占总人口比例比较大，华人地位较高，受限制较小，华人社区也相对多一下。
据鑫侨国际驻洛杉矶海外办提到：洛杉矶经济发达，就业机会很多，同时国际化的文化，丰富的夜生活也给这个城市带来了不少人情味，一直备受华人青睐。
根据Zillow数据，截至7月份，房价较去年增长了11%，预计未来一年，房价还将上涨5.9%。
2. 尔湾/ 新港滩Irvine / Central Orange County尔湾位于洛杉矶南部，属于橘郡管辖范围，是美国最大的规划城市社区之一。
虽然是30年前诞生，尔湾还是一个年轻的新兴城市，不过已经是很多人向往的理想移民地。
面积：180.5平方千米人口：22万房价中值：76.11万美元房屋单价：4499美元/平房价涨幅：同比2013年上涨4.1%租金水平：2921美元本网注明“来源：居外”的所有作品，版权均属于居外，未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用尔湾都市规划优良，华人多，亚裔人口占比近30%，近海而且气候怡人，拥有加州出名的阳光。
由于是新兴城市，投资和就业的前景都十分广阔。
同时积极的商业环境，完善的政府管理与服务，优良的学区，理想的治安状况等，成为许多人特别是华人选择居住在尔湾的原因。
数据挖掘_Boston house-price data(波士顿房价数据)
Boston house-price data(波士顿房价数据)数据摘要：This data set contains the Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L.中文关键词：数据挖掘,经济,管理,房价,波士顿,英文关键词：Data mining,Economics,Management,House-price,Boston,数据格式：TEXT数据用途：The data can be used for regression and analysis.数据详细介绍：Boston house-price data AbstractThe Boston house-price data of Harrison, D. and Rubinfeld, D.L.'Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978.Data DescriptionVariables in order:CRIM per capita crime rate by townZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.INDUS proportion of non-retail business acres per townCHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)NOX nitric oxides concentration (parts per 10 million)RM average number of rooms per dwellingAGE proportion of owner-occupied units built prior to 1940DIS weighted distances to five Boston employment centresRAD index of accessibility to radial highwaysTAX full-value property-tax rate per $10,000PTRATIO pupil-teacher ratio by townB 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks bytownLSTAT % lower status of the populationMEDV Median value of owner-occupied homes in $1000'sReferenceUsed in Belsley, Kuh & Welsch, 'Regression diagnostics ...', Wiley, 1980.N.B. Various transformations are used in the table on pages 244-261 of the latter.数据预览：点此下载完整数据集。
回归算法波士顿房价预测PPT课件
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任务实施
我们采用了几种不同的回归算法对波士顿房价问题进行拟合：
• 首先，使用sklearn.model_selection模块的train_test_split()方法来划分测试集和训练集。
• 接着，我们需要定义R2函数，用于衡量回归模型对观测值的拟合程度。它的定义是R2 = 1“回归平方和在总平方和中所占的比率”，可见回归平方和（即预测值与实际值的误差平
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一、单变量线性回归
1.模型定义
一般用来表示参数集合，即通用公式为：
其中的x是数据的特征属性值，例如上面例子中房子的面积；y是目标值，即房子的价格。
这就是我们常说的线性回归方程。和是模型的参数，参数的学习过程就是根据训练集来确
定，学习任务就是用一条直线来拟合训练数据，也就是通过学习找到合适的参数值。
方和）越小，则R2越接近于1，预测越准确，模型的拟合效果越好。
1.多项式回归
如果训练集的散点图没有呈现出明显的线性关系，而是类
似于一条曲线的样子，就像图中这样。我们尝试用多项式
回归对它进行拟合。
我们先看一下二次曲线的方程y=ax^2+bx+c，如果将
x^2理解为一个特征，将x理解为另外一个特征，那么就
可以看成有两个特征的一个数据集，这个式子依旧是一个
线性回归的式子。这样就将多项式回归问题，转化为多变
对应的真实结果y（即真实房价），那么可以将模型用矩阵形式表达为：
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二、多变量线性回归
2.损失函数
3.最小二乘法求解
对损失函数求偏导并令其等于0，得到的θ就是模型参数的值。
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二、多变量线性回归
4.梯度下降法求解
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。一个
利用三种回归模型预测波士顿房价的问题描述
利用三种回归模型预测波士顿房价的问题描述
波士顿房价预测是基于波士顿地区的一些特征来预测房屋价格的问题。
我们收集了一些关于波士顿地区的数据，包括犯罪率、住宅平均房间数、低于贫困线的比例等等。
我们的目标是建立一个回归模型，根据这些特征来预测房屋的价格。
为了达到这个目标，我们可以选择三种回归模型进行预测。
第一种是线性回归模型，它假设房价与特征之间存在线性关系。
我们可以通过拟合一个线性方程来预测房价。
第二种是决策树回归模型，它通过构建一棵决策树来预测房价。
决策树模型可以捕捉到特征之间的非线性关系，并且可以处理离散和连续型特征。
第三种是支持向量回归模型，它通过找到一个最优的超平面来拟合数据。
支持向量回归模型可以处理高维特征，并且可以处理离群点的影响。
我们可以使用这些回归模型对波士顿房价进行预测，并通过评估模型的性能来选择最优的模型。
预测结果可以帮助房地产开发商、投资者和买家做出更明智的决策。
尽管我们要避免敏感内容的讨论，但在实际应用中，还会考虑到其他因素如地理位置、交通便利性等对房价的影响。
美国房价最高的10个城市
成功移民美国的投资人首先要解决的问题就是居住问题，了解最新的美国房价数据情况是当务之急，最新数据显示，美国市场进入14年以来最稳健的时期，10个城市的房价已远远高于经济衰退前水平。
那么美国房价最高的十大城市是哪些呢?我们跟随太平洋加达一起来了解一下吧！
丹佛
中位数价差：(2008-2015) +33.92%
库存紧张，房价飞涨
波士顿
中位数价差： (2007-2015) +27.47%
收入未及房价的涨幅，令当地人苦不堪言
华盛顿特区
中位数价差： (2007-2015) +23.61%
这个城市是全球最有权有势人的家，但房价之高让它失去了一些优势匹兹堡
中位数价差： (2008-2015) +23.28%
受经济危机的影响并不是很大，房价还在上升
旧金山
中位数价差：(2007-2015) +19.7%
高新技术产业的发展带来了就业和财富的增长，房价也缓步攀升檀香山
中位数价差： (2007-2015) +18.01%
旅游圣地，并不适宜房地产交易。
圣何塞
中位数价差： (2007-2015) +10.07%
就业增长，房价攀升，加州的城市似乎都处于良性状态路易斯维尔
中位数价差：(2007-2015) +8.04%
科罗拉多斯普林斯
中位数价差： (2007-2015) +4.56%
驻军密集以及经费消减可能会影响它的房地产市场
圣地亚哥
中位数价差： (2006-2015) -5.66%
这是一个美丽的地方，如果你的家安在这里，享受的不仅仅是美景，更是心灵的宁静与生活的美好。
波士顿房价数据统计分析报告
波士顿房价数据统计分析报告作者：米纯来源：《经营管理者·中旬刊》2016年第07期摘要：该报告以波士顿房价数据样本为研究对象，目的是通过统计学方法分析各变量与波士顿郊区房价之间的关系，选出对房价影响较大的几个变量，并确定各变量之间的数学关系。
分析采用的软件是SPSS，分析方法为因子分析、相关分析、回归分析方法。
首先，鉴于样本变量较多，因此通过因子分析检验是否可以对变量进行降维处理。
然后，对数据进行相关性分析，先找出5个与房价相关性较强的变量，并针对变量建立多元回归模型，在对该模型评价之后，确认了其中三个变量的强相关关系；在剔除相关性较弱的两个变量之后，又建立了新的回归模型，经评价，该模型对变量的解释较贴切，检验效果显著。
通过以上分析，得出影响房价的主要因素为：房间数量、居民社会地位、教育程度，并构建了多元线性方程。
关键词：因子分析相关多元回归一、统计前估计及变量的选择处理1.预先估计。
初步判断14个变量，根据个人先验知识做出房价影响因素的估计：预计空气质量和距离就业中心的距离将在很大程度上影响房价，即，NOX和DIS两个变量将显示出与价变量MEDV之间的强相关关系。
2.变量选择。
波士顿房价数据样本共14个变量，包括13个定量变量和1个定性变量，共计506个数据。
定性变量为，是否临近河边——CHAS。
除此之外其余都为定量变量。
鉴于数据量较大，且为了统计方便，在接下来的分析中，将剔除该定性变量。
对剩下的13个变量进行统计分析。
二、因子分析该样本数据14个属性，共计506个数据。
数据样本较大，维数较高。
考虑到更加便捷地提高分析效率，要分析各因素对波士顿房价的影响，首先对变量进行降维处理，考虑14个变量中是否可由一两个综合变量来进行概括。
因此，首先对样本数据进行主成分和因子分析。
设置因子数量为3.1.主成分选取。
数据结果显示，前三个成分特征值累计占了总方差的72.341%，后面的特征值贡献低于10%，且越来越小。
移民知识-移民美国生活 这些城市买房需要多少钱 精品
移民美国生活，这些城市买房需要多少钱
移民美国生活，买房可以增加移民者的归属感，那你知道在美国不同的城市买房费用是多少吗？
2圣地亚哥，加州，
在美国加州圣地亚哥买房所需收入为$108500；房价中位数$589300。
3洛杉矶，
在美国洛杉矶买房所需收入为$100000；房价中位数$536700。
4波士顿，马萨诸塞，
在美国波士顿买房所需收入为$86000；房价中位数$435300。
5纽约，
在美国纽约买房所需收入为$85500；房价中位数$397600。
6西雅图，华盛顿，
在美国西雅图买房所需收入为$82000；房价中位数$422100。
7华盛顿，
在美国华盛顿买房所需收入为$78500；房价中位数$393500。
8丹佛，科罗拉多，
在美国丹佛买房所需收入为$70500；房价中位数$386800。
9波特兰，俄勒冈，
在美国波特兰买房所需收入为$70000；房价中位数$358500。
10迈阿密，佛罗里达，
在美国迈阿密买房所需收入为$65000；房价中位数$315000。
二、移民美国纽约租房买房注意事项
以纽约为例，在美国纽约买房所需收入为$85500；房价中位数$397600。
美国纽约有三分之一以上的居民出生于其他国家；与美国的其他地区相比，纽约市住宅类型十分多样化。
纽约是一座摩天城市，这里的人们大多生活、工作在高楼建筑里，与美国的其他城市截然不同。
虽然在史坦顿岛、布朗士区和皇后区有独栋房屋，但是纽约市更多的是多住户公寓楼。
美国波士顿的房价趋势
美国波士顿的房价趋势
美国波士顿的房价趋势近年来呈现稳步增长的趋势。
自2010年以来，波士顿地区的房价一直在上涨。
这主要是由于波士顿地区的经济增长和就业机会的增加，以及房屋供应不足等因素所推动的。
根据市场数据，波士顿地区的房价在过去的几年里每年都有一个较高的增长率。
值得注意的是，这个增长率可能因地区而异。
例如，市中心地区的房价上涨相对较快，而郊区则相对较慢。
这是因为市中心地区有更多的商业和就业机会，吸引了更多的人们定居，而郊区则相对较为宜居和宁静。
然而，最近几年，波士顿地区的房价增长速度有所放缓。
这主要是由于房屋供应增加，以及市场需求的一些变化所导致的。
房屋供应的增加主要来自于新建住房项目的增加，同时投资者也在购买和出租房产，增加了市场上的租赁房屋供应。
尽管房价的增长速度有所放缓，波士顿地区的房价仍然远高于全国平均水平。
这是因为波士顿地区的人口持续增长，经济活动不断增加，以及高等教育和科研机构的集中等原因所致。
因此，预计波士顿地区的房价在未来仍将保持稳定增长的趋势。
机器学习》20-实验三 波士顿房价预测参考代码[3页]
![机器学习》20-实验三 波士顿房价预测参考代码[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/15c4e6feac51f01dc281e53a580216fc700a5398.png)
# 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据from sklearn.datasets import load_boston# 读取房价数据存储在变量X,y中X,y = load_boston(return_X_y=True)print(X.shape)print(y.shape)# 数据分割from sklearn.model_selection import train_test_split# 70%作为训练样本，30%数据作为测试样本X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)print(X_train.shape)print(X_test.shape)print(y_train.shape)print(y_test.shape)# 数据标准化from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler_X = StandardScaler()scaler_y = StandardScaler()# 分别对训练和测试数据的特征以及目标值进行标准化处理X_train = scaler_X.fit_transform(X_train)y_train = scaler_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))X_test = scaler_X.transform(X_test)y_test = scaler_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))# 从sklearn.linear_model导入LinearRegressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 使用默认参数值实例化线性回归器LinearRegressionlr = LinearRegression()# 使用训练数据进行训练lr.fit(X_train, y_train)# 对测试数据进行回归预测lr_y = lr.predict(X_test)# 导入r2_score、mean_squared_error以及mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_scoreprint("LinearRegression的R_squared：",r2_score(y_test, lr_y))from sklearn.metrics import mean_squared_errorprint("LinearRegression均方误差：",mean_squared_error(scaler_y.inverse_transform(y_test), scaler_y.inverse_transform(lr_y))) from sklearn.metrics import mean_absolute_errorprint("LinearRegression绝对值误差:",mean_absolute_error(scaler_y.inverse_transform(y_test),scaler_y.inverse_transform(lr_y)))# 使用LinearRegression 自带的评估函数print("LinearRegression自带的评估函数",lr.score(X_test, y_test))print("---" * 20)# 从sklearn.linear_model导入SGDRegressorfrom sklearn.linear_model import SGDRegressorsgdr = SGDRegressor(max_iter=5, tol=None)# 使用训练数据进行训练sgdr.fit(X_train, y_train.ravel())# 使用SGDRegressor模型自带的评估函数print("SGDRegressor自带的评估函数：",sgdr.score(X_test, y_test))# 从sklearn.neighbors导入KNeighborsRegressorfrom sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor# 初始化K近邻回归knr_uni = KNeighborsRegressor(weights="uniform")knr_uni.fit(X_train, y_train.ravel())print('KNeighorRegression（weights="uniform"）自带的评估函数:', knr_uni.score(X_test, y_test))knr_dis = KNeighborsRegressor(weights='distance')# 使用训练数据进行训练knr_dis.fit(X_train, y_train.ravel())print('KNeighorRegression（weights="distance"）自带的评估函数:', knr_dis.score(X_test, y_test))# 房价预测—支持向量回归from sklearn.svm import SVR# 使用SVR训练模型，并对测试数据做出预测svr_linear = SVR(kernel='linear')svr_linear.fit(X_train, y_train.ravel())print('SVR(kernel="linear")自带的评估函数:',svr_linear.score(X_test, y_test))svr_poly = SVR(kernel='poly')svr_poly.fit(X_train, y_train.ravel())print('SVR(kernel="poly")自带的评估函数:',svr_poly.score(X_test, y_test))svr_rbf = SVR(kernel='rbf')svr_rbf.fit(X_train, y_train.ravel())print('SVR(kernel="rbf")自带的评估函数:',svr_rbf.score(X_test, y_test))# 从sklearn.tree中导入DecisionTreeRegressor。
波士顿房价数据统计分析报告
波士顿房价数据统计分析报告波士顿是美国马萨诸塞州的首府，也是全美国东北地区的重要城市之一。
作为一座国际化的城市，波士顿的房地产市场一直备受关注。
本报告将对波士顿房价数据进行统计分析，帮助读者了解该市的房价水平及其趋势。
1. 数据收集及处理为了进行准确的分析，我们收集了波士顿近五年的房价数据。
这些数据包括：房屋销售价格、房屋面积、地理位置、建筑年份等信息。
在数据收集后，我们进行了数据清洗和处理，剔除了异常值和缺失数据，以确保分析的准确性和可靠性。
2. 波士顿房价统计根据我们所收集到的数据，我们对波士顿的房价进行了统计。
通过计算房价的平均值、中位数、最大值和最小值，我们可以得到以下结论：波士顿的房价整体呈上升趋势，市场供需平衡，房价相对稳定。
同时，由于地区的不同，房价存在一定的差异性，一些地段的房价较高，而一些地段的房价较低。
3. 波士顿房价因素分析为了了解波士顿房价的主要影响因素，我们进行了进一步的分析。
通过对房价与房屋面积、地理位置、建筑年份等变量进行相关性分析，我们可以得到以下结论：3.1 房屋面积：房屋面积与房价呈正相关关系，即房屋面积越大，房价越高。
3.2 地理位置：地理位置也是影响房价的重要因素。
波士顿市中心的房价较高，而远离市中心的地区房价相对较低。
3.3 建筑年份：建筑年份对房价也有一定影响。
一般来说，较新的房屋价格相对较高，而老旧的房屋价格相对较低。
4. 波士顿房价趋势预测根据历史数据和市场发展情况，我们可以初步预测波士顿房价的趋势。
由于波士顿的经济繁荣和对房地产的需求，房价预计将继续保持上升趋势。
然而，由于市场的变化和政策的干预，房价上涨的速度可能会有所放缓。
5. 投资建议对于有意投资波士顿房地产的人士，我们给出以下建议：5.1 选择地理位置优越的房产，特别是市中心附近的房屋，因为这些房产的增值潜力更高。
5.2 留意新建项目，特别是位于新兴发展地区的房屋。
这些项目通常具有较高的升值潜力。
美国房价最高的十个城市-纽约竟然只排第三
美国房价最高的十个城市,纽约竟然只排第三纽约最近人民币贬值得厉害。
目前美元兑离岸价最低6.776，创出了年内新低。
而在岸价则是6年新低，6.76相对于人民币的最高点6.04，已经贬值超过10%。
钱不值钱了，土豪们纷纷选择去美国买房规避风险。
那么美国房价水平如何呢？美国房价最高的十个城市,纽约竟然只排第三！其他城市究竟多贵？如果你想在美国城市的地铁附近买一套中等价格的房子，你需要赚多少工资，以支付本金、利息、税收和保险金，才能负担得起呢？（注：所列的工资表示的仅仅是负担得起的价格，还不包括后期得修缮、公用事业账单等开支费用，而且房屋还有季度性的波动上涨或下跌）下面为您送上全美地铁附近房价最高的十个城市：美国房价最高的十个城市：第十名迈阿密（Miami）房屋价格：186万负担年薪：40.5万迈阿密位于佛罗里达州半岛上，全美第四大都市圈，NBA热火的主场地。
这座城市曾经被评为美国最富裕的城市，地理位置离拉丁美洲非常近。
因此，有相当数量的大公司的拉丁美洲总部都设在这里，比如我们熟知的美航、汉堡王、联邦快递、甲骨文、索尼、微软等。
作为南美的首府，这里因沙滩、名人和游艇而闻名。
美国的南大门，由于与拉美经济的密切关系，这里也吸引了大批的置业者。
美国房价最高的十个城市:第九名波特兰（Portland）房屋价格：201万负担年薪：41.6万美国有俄勒冈州和缅因州都有一个叫波特兰的城市，这里说的是前者。
在美国的西北部，它是第二大城市，仅仅次于西雅图。
波特兰气候宜人，被称为玫瑰之城，人均收入也非常高。
美国房价最高的十个城市：第八名丹佛（Dener）房屋价格：232万负担年薪：44.7万丹佛是美国科罗拉多州的首府，1975年发现了丰富的油气资源，立马汇聚了成百上千家石油公司，从此身价倍增。
众所周知，丹佛地铁附近的住房市场一直是全美最强劲的房地产市之一，房屋年价格增长也是十个城市中最高的。
当地的房地产经纪人说，丹佛的房市有所缓和，为了满足增长的需求，将有更多的房屋流入市场。
基于pyspark的波士顿房价预测案例
基于pyspark的波⼠顿房价预测案例⽬录本实验包含线性回归模型、梯度上升回归、决策树、随机森林、梯度回归树五种模型的创建和⽐较以及加载！⼀、问题描述：本次实验休⼠顿房价数据集是⼀个回归问题，共有506个样本，13个输⼊变量和1个输出变量。
数据集中的每⼀⾏数据都是对休⼠顿周边或城镇房价的情况描述，下⾯对数据集变量说明下，⽅便理解数据集变量代表的意义。
数据集各特征介绍：· CRIM：城镇⼈均犯罪率。
· ZN：住宅⽤地超过 25000 sq.ft. 的⽐例。
· INDUS：城镇⾮零售商⽤⼟地的⽐例。
· CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，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。
· B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中⿊⼈的⽐例。
· LSTAT：⼈⼝中地位低下者的⽐例。
· price：⾃住房的平均房价，以千美元计。
⼆、机器学习预测模型概述：1、线性回归分析中，如果只包括⼀个⾃变量和⼀个因变量，且⼆者的关系可⽤⼀条直线近似表⽰，这种回归分析称为⼀元线性回归分析。
如果包括两个或两个以上的⾃变量，且因变量和⾃变量之间是线性关系，则称为。
2、随机森林回归模型随机森林回归模型为⼀种集成学习算法。
通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。
⼤概流程如下：从样本集中使⽤Bootstrap采样选出n个样本。
从所有属性中随机选择k个属性，之后再使⽤信息增益、基尼指数⽅法不断找到最佳分割属性建⽴CART决策树（也可以是svm、LR 等），这⾥的k控制了随机性的引⼊程度。
想要移民美国？先来看看这15个城市的房价吧
想要移民美国？先来看看这15个城市的房价吧统计从National Association of Realtors中拿到每个城市的中位数房价水平，结合最平常的30年房贷及税务进行计算，得出了以下结论。
看看你所在的城市标准，大家有目标了吗？1.旧金山San Francisco人口: 777,660房产中位数价格: $744,400每月贷款支付额: $3,391买房所需年薪（家庭年收入）: $145,5002.圣地亚哥San Diego人口: 1,284,347房产中位数价格: $517,800每月贷款支付额: $2,372买房所需年薪（家庭年收入）: $101,5003.洛杉矶Los Angeles人口: 3,794,640房产中位数价格： $481,900每月贷款支付额: $2,251买房所需年薪（家庭年收入）: $96,5004.纽约New York City人口: 8,213,839房产中位数价格: $410,800每月贷款支付额 $2,153买房所需年薪（家庭年收入）: $92,500 5.波士顿Boston人口: 645,966房产中位数价格: $399,900每月贷款支付额: $1,971买房所需年薪（家庭年收入）: $84,500 6.华盛顿Washington, D.C.人口: 582,049房产中位数价格: $389,100每月贷款支付额： $1,907买房所需年薪（家庭年收入）: $82,000 7.西雅图Seattle人口: 652,405房产中位数价格： $359,900每月贷款支付额: $1,752买房所需年薪（家庭年收入）: $75,000 8.芝加哥Chicago人口: 2,824,584房产中位数价格: $221,800每月贷款支付额: $1,383买房所需年薪（家庭年收入）: $59,500 9.巴尔的摩Baltimore人口: 640,064房产中位数价格: $255,800每月贷款支付额: $1,334买房所需年薪(家庭年收入): $57,000 10.费城Philadelphia人口: 1,517,628房产中位数价格: $231,300每月贷款支付额 $1,274买房所需年薪（家庭年收入）: $54,500 11.休斯顿Houston人口: 2,076,189房产中位数价格: $202,500每月贷款支付额: $1,194买房所需年薪（家庭年收入）: $51,000 12.达拉斯Dallas人口: 1,246,185房产中位数价格: $193,500每月贷款支付额: $1,173买房所需年薪（家庭年收入）: $50,50013.圣安东尼奥San Antonio人口: 1,258,733房产中位数价格: $186,400每月贷款支付额: $1,078买房所需年薪（家庭年收入）: $46,000 14.凤凰城Phoenix人口: 1,476,331房产中位数价格: $200,500每月贷款支付额: $965买房所需年薪（家庭年收入）: $41,500 15.底特律Detroit人口: 921,147房产中位数价格: $151,500每月贷款支付额 $901买房所需年薪（家庭年收入）: $38,500。
影响波士顿不同社区房价水平的因素分析——基于分位数回归方法
１． ７ ３ １ ２． ６
． ０ ０ ６ １， ３４ ８０ ７ ３ ． １ ２ ２２１ ７ ６
８ ８． ９７ ２． １ ６４ ４７ ： ２． ４ ９ Ｓ６ ８：
ｌ ｏｗ ｓｔ ａｔ ｓｔ ｒ ａｔｉ ｏ
５ ０６ ５ Ｏ６
ｌ ２． ７ ０１ ４８ １ ８． ４ ５９ ２９
，． ２ ３ ８０ ６６ ２． １ ６５ ８２
裹 ２ 自变量的描述性统计
ＶａＣ １ ａ ｂｌ ｅ Ｏｂ ｓ Ｍｅａ ｎ Ｓｔ ｄ， Ｄ ｅ ． Ｍｉ ｎ Ｍ Ｓ：
（ 一）数 据来源 本文中的数据来源于 １ ９ ７ ８年 Ｈ ａ ｒ ｉ ｒ ｓ ｏ ｎ和 Ｒ ｕ ｂ ｉ ｎ ｆ ｅ ｌ ｄ教授发表 在环境 经济与管理期刊 （ Ｊ Ｅ Ｅ Ｍ）上的一篇文章 （ Ｈｅ ｄ ０ ｎ ｉ ｃ ｈ ｏ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｉ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ． ｍ ａ ｎ ｄ ｆ ｏ ｒ ｃ ｌ ｅ ａ ｎ ａ ｉ ｒ［ Ｊ ］ ．Ｊ ｏ ｕ ｎ ｒ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ — ｍ ｅ ｎ ｔ ，１ ９ ７ ８ ， ５ ， ８ １ —１ ２ ２ ） 。该数 据收集 了波士 顿地 区 ５ ０ ６个 家庭住 房 信息 ，其可能的影响因素包括 １ ４ 个变量 。如下表 （ 表１ ）
美国27个城市房价报告--加州贵 中西部偏低
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凡本网注明“来源：XXX （非美国27个城市房价报告:加州贵 中西部偏低 在美国买房贵吗？美国哪个州房子便宜？HSH 近调查了美国27个主要城市的房价，以及需要赚多少钱才能在这些城市买房。
这份报告分别给出了美国房价和的前5名城市，以及房价上和下跌多的前5名城市，奥兰多房价以年13.9%的速度拔得头筹。
根据全美房地产经纪商协会收集的数据，2015年美国平均房价是22.39万美元，和2014年（20.89万美元）及2013年（19.74万美元）比增长显著，和2013年比增长13%。
下图显示了美国各地2015年的平均房价：需要指出的是，虽然均价在22.39万美元，可因地区差异房价明显不同。
在调查的27个城市中，要负担一个房子收入需要达到3.1134万-14.7996万美元。
其中房价贵的五个城市是：◾旧金山，平均房价78.16万美元，收入需要达到14.7996万美元；◾亚哥，平均房价54.68万美元，收入需要达到10.3165万美元；◾洛杉矶，平均房价48.19万美元，收入需要达到9.504万美元；◾纽约，平均房价38.46万美元，收入需要达到8.677万美元；◾波士顿，平均房价39.36万美元，收入需要达到8.3151万美元。
房价的五个城市：◾匹兹堡，平均房价12.8万美元，收入需要达到3.1134万美元；◾克里夫兰，平均房价12.18万美元，收入需要达到3.2523万美元；◾辛辛那提，平均房价13.66万美元，收入需要达到3.3967万美元；◾圣路易斯，平均房价14.37万美元，收入需要达到3.4777万美元；◾底特律，平均房价14.8667万美元，收入需要达到3.6915万美元。
住在西部需要赚更多的钱才能买得起房数据显示大部分房价较高的城市都在西部，但是房价较低的城市大部分在中西部。
【北美购房网】美国波士顿房价市场分析
【北美购房网】美国波士顿房价市场分析波士顿（Boston）位于美国东海岸，是美国马萨诸塞州的首府和新英格兰地区最大城市。
为全球高等教育、科研、金融、生物技术和医疗保健产业的中心。
作为教育、医疗以及共同基金排名世界第一的城市，波士顿地产有几大特点：1，租售旺盛，供不应求。
2，全球买家投资高地。
3，楼市环境稳健，抗经济周期强。
租售旺盛的房产需求供不应求、房价稳定上涨#MLS 2016波士顿房地产市场年度报告#房价同比增长8.6%，比12年增长36.1% 。
可售房源同比去年减少34%，比12年减少41%。
租金涨幅全美第二波士顿环球报（Boston Global）指出：大波士顿地区公寓房租在2015年整体上涨6%，同比25个都会地区中，涨幅全美第二，租金全美第三，波士顿的房屋空置率仅为2.6%。
全球买家投资高地人口增长迅速2010年到2016年大波士顿地区人口增长5.2%，未来3年人口增长率2.7%。
低失业率2016年底，麻州失业率创2000年以来历史新低2.8%，远低于美国的平均失业率4.7%。
2016年US NEWS 评出的最佳求职城市波士顿排名第四，仅次于圣荷西，旧金山，华盛顿特区。
高性价比相比较旧金山和纽约的高房价，波士顿移民人口比例适中，经济稳定，房价合理，房产保值性好。
近几年波士顿房产投资总收入=房价增值8.6%+租金4%=12.6%。
顶尖学区波士顿有全美最好的教育资源。
小初高，大学一站式教育。
多任总统及富豪就读于哈佛大学；21世纪诺贝尔奖得主最多的大学MIT；希拉里，宋氏三姐妹毕业于卫斯理女子学院；布什总统父子，毕业于菲利普斯高中。
稳健的楼市环境下跌风险低来自S&P（标准普尔公司）的一篇报道预测，如果美国再次遭遇一场2007年的金融危机，波士顿城区房价预计会跌2%。
就算最糟糕的情况，波士顿地产预计下滑6%，远低于全美预计下滑的27%，波士顿市场的稳定性不难看出。
房屋净值占房价比例高波士顿居民房产净值水平（房屋净值占房价的比例），位列全美第二，为43%，仅次于纽约市。
机器学习：波士顿房价数据集
机器学习：波⼠顿房价数据集波⼠顿房价数据集（Boston House Price Dataset）（下载地址：）使⽤sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。
该数据集是⼀个回归问题。
每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输⼊变量和1个输出变量。
每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。
其中包含城镇犯罪率，⼀氧化氮浓度，住宅平均房间数，到中⼼区域的加权距离以及⾃住房平均房价等等。
CRIM：城镇⼈均犯罪率。
ZN：住宅⽤地超过 25000 sq.ft. 的⽐例。
INDUS：城镇⾮零售商⽤⼟地的⽐例。
CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，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。
B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中⿊⼈的⽐例。
LSTAT：⼈⼝中地位低下者的⽐例。
MEDV：⾃住房的平均房价，以千美元计。
预测平均值的基准性能的均⽅根误差（RMSE）是约 9.21 千美元。
重要参数* return_X_y:表⽰是否返回target（即价格），默认为False，只返回data（即属性）。
加载⽰例1.>>> from sklearn.datasets import load_boston>>> boston = load_boston()>>> print(boston.data.shape)(506L, 13L)2.>>> from sklearn.datasets import load_boston >>> data,target = load_boston(return_X_y = True) >>> print(data.shape)(506L, 13L)>>> print(target.shape)(506L,)（未完待续）。