使用 Python 和多种回归方法预测 Boston 房价数据集（含报告）
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简介：
本项目运用Python编程语言及多元回归模型分析波士顿房价数据集，并撰写详尽研究报告。通过线性、岭回归和Lasso等算法，对影响房价的关键因素进行建模与预测。
编写整个波士顿房价预测的代码，包括数据集的加载与预处理、算法模型搭建、训练及测试过程，并对结果进行可视化分析。要求如下：
1. 使用线性回归、Lasso回归以及岭回归等至少两种回归算法在训练集上分别进行训练。使用这些训练好的模型来验证验证集的数据，通过平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和R²评分指标选择最佳的算法。
2. 对原始数据执行归一化处理（即标准化），不允许使用任何库函数实现此步骤，必须手动编写代码完成。对于简单的回归算法模型可以尝试不调用sklearn等机器学习库进行手动实现；同时鼓励手写计算评价指标如MAE、MSE和R²评分。
3. 对于所选的所有数据挖掘方法需做对比分析，并对最佳的算法训练结果尝试优化（例如调整相关参数），如果优化后效果有所提升，可以获得优秀成绩。
4. 每种算法的预测结果需要可视化展示真实值与预测值之间的关系曲线。
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