具体介绍可以看本人博客： 算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084

依据东莞市普通住宅项目交易均价数据,利用地统计学中的趋势分析方法对东莞市房价空间变化趋势进行了分析;采用普通克里格空间插值方法进行了空间局部估计,并借助ArcGIS软件和Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图,进而对东莞市房地产价格空间分布特征和差异及其成因进行了分析.

在GitHub上面也能找到，自己去拷贝出来就好了sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv

数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。

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关于的房价的数学建模论文，并且通过实例讨论

人工智能-项目实践-回归分析-利用回归模型实现房价预测 目标 根据房屋属性预测每个房子的最终价格 任务流程 分析数据指标 不同指标对结果的影响 连续值与离散值的情况 观察数据正态性 是否满足正态分布 数据变换操作 数据预处理 缺失值填充 标签转换 集成方法建模对比 单模型回归效果 平均与堆叠模型效果对比

墨尔本房屋价格 预测墨尔本的房价。 利用机器学习模型预测墨尔本房价 清理原始数据集； 训练，分析和比较随机森林，Adaboost，决策树和神经网络模型 使用：Python，scikit学习

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神实验内容和步骤 Boston房价数据集简介 20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格数据集，它包含的样本数相对较少，有506个。输入数据包含了影响房价的13个特征值，每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为1-12；还有的取值范围为0~100，等等。部分样本的特征数据如下表所示： 基于MatLab的学习器设计经网络的房价预估器设计 学习器代码编写 （1）我们需要建立一个预测器，可以通过特征来预测房屋价格，具体代码如下： 步骤1：初始化程序 ↓-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- clear all; %% 清除工作空间内的变量及数据，防止后续重名影响程序运行； close all; %% 关闭所有打开的图形窗口； clc; %% 清除命令行窗口中的代码； ↑----------------

项目背景：运用回归模型进行房价预测。影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（Ames，lowa）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。 数据介绍：使用BartdeCock于2011年收集 [DeCock,2011]， 涵盖了 2006−2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。 技术栈： 特征工程（Creative feature engineering） 回归模型（Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting） 常规模型融合：多模型平均融合、 高阶模型融合方法：bagging、boosting 目标： 预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个ld，给出变量SalePrice相应的值。 算法通过计算平均预测误差来衡量回归模型的优劣。平均预测误差越小，说明回归模型越好。