1. 波士顿房价数据介绍
在Python人工智能中，波士顿房价数据一直是一个非常经典的数据集，用于数据分析和机器学习任务。这个数据集包含了1970年代波士顿不同地区的房屋价格及其相关特征，是一个十分有价值的研究对象。
1.1 数据集来源
该数据集最早由Harrison和Rubinfeld在1978年的一篇论文《Hedonic prices and the demand for clean air》中介绍和应用。他们通过收集波士顿大都市区506个不同地区的房屋价格和特征信息，为了研究大气污染、税收等因素对房价的影响，构建了这个数据集。
1.2 数据集特征
波士顿房价数据集共有14个特征，其中包括13个影响房价的特征变量以及一个目标变量（房屋价格的中位数）。这些特征变量涵盖了房屋地理位置、人口统计学特征和环境因素等。
以下是数据集中的特征说明：
CRIM：人均犯罪率
ZN：住宅用地所占比例
INDUS：非零售商业用地所占比例
CHAS：是否靠近Charles River（1代表是，0代表否）
NOX：一氧化氮浓度
RM：平均房间数目
AGE：1940年之前建成的自住单位比例
DIS：到波士顿5个就业中心的加权距离
RAD：到径向公路的可达性指数
TAX：每一万美元的全值财产税率
PTRATIO：學生與教师的比例
B：1000(Bk - 0.63)^2，Bk为黑人比例
LSTAT：低地位人口所占比例
MEDV：自住房屋中位数房价
2. 数据分析过程
下面将介绍波士顿房价数据分析的流程及其中的关键步骤。
2.1 数据预处理
在进行数据分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。这包括处理缺失值、异常值以及数据标准化等。
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
data = pd.read_csv("boston_housing.csv")
# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data_imputed = imputer.fit_transform(data)
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data_imputed)
```
在以上代码中，我们首先导入了所需的库，然后使用Pandas库加载了原始数据集。接下来，我们使用SimpleImputer对缺失值进行处理，使用均值进行填补。最后，我们使用StandardScaler进行数据标准化操作，将数据缩放到均值为0，标准差为1的范围内。
2.2 数据可视化
接下来，我们可以使用数据可视化的方式对数据集进行探索和分析。通过可视化，我们可以更直观地了解数据的分布情况以及不同特征之间的关系。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 可视化数据集中各个特征与房价的关系
sns.pairplot(data, x_vars=data.columns[:-1], y_vars=['MEDV'], kind='scatter')
plt.show()
```
以上代码中，我们使用了Matplotlib和Seaborn库来实现数据的可视化。通过使用sns.pairplot()函数，我们可以将不同特征与房价之间的关系可视化为散点图，帮助我们了解各个特征与房价之间的相关程度。
2.3 特征选择
在数据分析过程中，我们可以通过特征选择的方式选取与目标变量最相关的特征，用于后续的建模和预测。
```python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
# 使用SelectKBest选择与目标变量最相关的特征
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5)
selected_features = selector.fit_transform(data_scaled[:,:-1], data_scaled[:,-1])
# 输出所选特征的列名
selected_columns = data.columns[:-1][selector.get_support(indices=True)]
print(selected_columns)
```
以上代码中，我们使用了sklearn.feature_selection库中的SelectKBest方法，以f_regression作为评估指标，选择了与目标变量最相关的前5个特征。
3. 结果分析
通过上述的数据分析过程，我们可以得到一些关于波士顿房价数据的重要结论：
特征之间的相关性：通过数据可视化，我们可以观察到不同特征之间的相关程度。特别是平均房间数目（RM）与房价中位数（MEDV）之间呈现出明显的正相关关系。
特征选择的结果：通过特征选择，我们可以筛选出与房价最相关的特征。在这个例子中，选择了前5个与房价最相关的特征。
数据预处理的重要性：在数据预处理过程中，我们对数据进行了缺失值处理和标准化等操作，使数据更适合用于后续建模和预测。
这些结论对于房价预测模型的建立和分析具有重要的指导意义，有助于我们更准确地预测波士顿房屋价格。