Scikit-learn 移除 load_boston 函数 - 波士顿房价数据集的替代方案

很抱歉，由于波士顿房价数据集存在道德问题，自scikit-learn 1.2版本起，load_boston函数已被移除。为了解决这个问题，scikit-learn维护者强烈不建议使用该数据集，除非代码的目的是研究和教育数据科学和机器学习中的伦理问题。

在这种特殊情况下，你可以从原始来源获取数据集，以下是获取波士顿房价数据集的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data_url = 'http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston'
raw_df = pd.read_csv(data_url, sep='\s+', skiprows=22, header=None)
data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
target = raw_df.values[1::2, 2]

除此之外，你还可以使用其他替代数据集，比如加利福尼亚房价数据集（California housing dataset）或埃姆斯房价数据集（Ames housing dataset）。你可以使用如下代码加载这些数据集：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()

或者

from sklearn.datasets import fetch_openml
housing = fetch_openml(name='house_prices', as_frame=True)

通过使用这些替代的数据集，你可以继续进行房价预测实验。希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。