波士顿矩阵(波士顿矩阵: 如何预测房产价格？)

波士顿矩阵是一种用于预测房价的经典机器学习模型，它主要是通过建立特征值与目标变量之间的关系来完成预测的。

波士顿矩阵可以通过多种算法进行训练，包括线性回归，岭回归，决策树等方法。在实际使用中，可以根据不同的数据量和特征值选择不同的算法进行训练，以达到最佳的预测效果。

波士顿矩阵在房地产行业广泛应用，可以帮助投资者预测未来的房价趋势，判断房地产市场的投资价值，帮助房地产开发商确定房屋销售价格等。