波士顿房价数据集（Boston House Price Dataset）（下载地址：http://t.cn/RfHTAgY）
使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。
每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率，一氧化氮浓度，住宅平均房间数，到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等等。
CRIM：城镇人均犯罪率。
ZN：住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例。
INDUS：城镇非零售商用土地的比例。
CHAS：查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。
NOX：一氧化氮浓度。
RM：住宅平均房间数。
AGE：1940 年之前建成的自用房屋比例。
DIS：到波士顿五个中心区域的加权距离。
RAD：辐射性公路的接近指数。
TAX：每 10000 美元的全值财产税率。
PTRATIO：城镇师生比例。
B：1000（Bk-0.63）^ 2，其中 Bk 指代城镇中黑人的比例。
LSTAT：人口中地位低下者的比例。
MEDV：自住房的平均房价，以千美元计。
预测平均值的基准性能的均方根误差（RMSE）是约 9.21 千美元。
重要参数
* return_X_y:表示是否返回target（即价格），默认为False，只返回data（即属性）。
加载示例
1.
>>> from sklearn.datasets import load_boston
>>> boston = load_boston()
>>> print(boston.data.shape)
(506L, 13L)
2.
>>> from sklearn.datasets import load_boston
>>> data,target = load_boston(return_X_y = True)
>>> print(data.shape)
(506L, 13L)
>>> print(target.shape)
(506L,)
（未完待续）