Eudcoder scikit-learn線形回帰実践-ボストン住宅価格予測

タスクの説明
このタスク:sklearnの線形回帰モデルを呼び出し、ボストンの住宅価格データを通じて住宅価格の13種類の属性と目標の住宅価格を集中して線形回帰モデルを訓練する必要があります.私たちはあなたが訓練した線形回帰モデルを呼び出して、住宅価格を予測します.
関連知識
本関の任務を完成するために、あなたは掌握する必要があります:1.LinearRegression.
データセットの紹介
ボストン住宅価格データセットには506件のボストン住宅価格のデータがあり、各データには指定住宅の13項目の数値型特徴と目標住宅価格の構成が含まれている.データセットの80%をトレーニングセットとし、データセットの20%をテストセットとし、トレーニングセットとテストセットには特徴と目標住宅価格が含まれています.
このデータセットを使用するには、次のコードを使用します.

import pandas as pd
#      
train_data = pd.read_csv('./step3/train_data.csv')
#      
train_label = pd