001-基于Sklearn的机器学习入门：Sklearn库基本功能和标准数据集

本节将介绍Sklearn库基本功能，以及其自带的几个标准数据集的调用方法。本节是学习后面内容的基础，如果您已经对本节内容相当熟悉，可跳过本节内容。

1.1 Sklearn库基本功能

的

1.2 Sklearn库标准数据集

Sklearn自带许多标准数据集，这些数据集从简单到复杂，可用于机器学习的各个领域。主要包括以下四类：

1. Toy datasets
2. Real world datasets
3. Generated datasets 生成式数据集
4. Loading other datasets 其它来源数据集

（1）波士顿房价数据集

波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）
该数据集包含了 506 个波士顿地区的房屋数据，其中每个数据点都有 13 个变量（例如犯罪率、房产税率、房间数量等）和一个目标变量（房屋价格的中位数）。该数据集最初由 Harrison, D. 和 Rubinfeld, D.L. 在 1978 年发布。

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