波士顿房价预测报错：'DataFrame'对象无'data'属性

• 问题原因：本地数据集加载后得到的是Pandas DataFrame对象，原load_boston返回的是Scikit-learn的Bunch对象，DataFrame不存在.data属性，因此触发AttributeError。
• 修正步骤：
  1. 提取特征与目标变量：
     • 若数据集和原波士顿房价结构一致（最后一列为房价MEDV），可通过位置索引提取：

       # 假设boston是加载后的DataFrame
       features = boston.iloc[:, :-1].values  # 提取所有行、除最后一列外的特征数据并转为numpy数组
       target = boston.iloc[:, -1].values     # 提取最后一列作为目标变量
       

     • 若已知特征列名，可通过列名精准提取：

       # 原波士顿房价特征列名列表
       feature_columns = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT']
       features = boston[feature_columns].values
       target = boston['MEDV'].values
       

  2. 前置验证：加载数据后执行print(boston.head())，确认列名和数据结构，避免属性误用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Crisp