6.4.2 KNN实例：波士顿房价预测
下面我们使用KNN来预测波士顿房价。首先从sklearn案例库中读取数据集，并进行训练集和测试集的分离：
先简单了解一下这个数据集。该数据集包括13个特征，1个连续目标变量。数据集共有506个观测值，没有缺失值。下面我们载入KNeighborsRegressor程序包，拟合模型：
考察模型在训练集和测试集的预测效果：
我们再来看测试集预测值与真实值的散点图情况（见图6-21）：
第6章 机器学习算法
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- 人工智能与大数据技术导论
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