1. 导入boston房价数据集
2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。
3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示。
4.一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。
from sklearn.datasets import load_boston#导入数据集 boston=load_boston() #住宅平均房数与房价之间的关系 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression lineR=LinearRegression() x=boston.data[:,5] y=boston.target plt.figure(figsize=(10,6)) plt.scatter(x,y) lineR.fit(x.reshape(-1,1),y) w=lineR.coef_ b=lineR.intercept_ plt.plot(x,w*x+b,\'r\') plt.show()