解决'load_boston'已从scikit-learn 1.2版本中移除的问题

在scikit-learn 1.2或更高版本中，’load_boston’数据集已被移除。如果您在代码中使用了这个数据集，将会出现导入错误。为了解决这个问题，您可以采取以下几种方法之一：
方法一：使用旧版本的scikit-learn
如果您无法更改代码或依赖特定版本的scikit-learn，您可以尝试安装一个旧版本的scikit-learn。在旧版本中，’load_boston’数据集仍然可用。您可以使用以下命令安装特定版本的scikit-learn：
pip install scikit-learn==版本号
请将“版本号”替换为您需要的旧版本号。例如，如果要安装1.1版本的scikit-learn，命令如下：
pip install scikit-learn==1.1
方法二：使用其他数据集代替
如果您不依赖特定版本的scikit-learn，可以尝试使用其他数据集代替’load_boston’。scikit-learn提供了许多其他用于机器学习的数据集，您可以选择适合您任务的数据集进行使用。例如，您可以使用’load_iris’或’load_digits’等数据集。这些数据集的导入方式与’load_boston’类似，具体如下：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
或者
from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()
方法三：手动加载数据集
如果您无法使用旧版本的scikit-learn，也不希望更改代码中的数据集使用方式，您可以尝试手动加载数据集。您可以从官方网站或其他可靠来源下载’load_boston’数据集，然后将其加载到您的代码中。以下是手动加载数据集的示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
data = pd.read_csv(‘波士顿房价数据集.csv’) # 假设数据集保存在CSV文件中
X = data.iloc[:, :-1].values # 特征矩阵，假设最后一列是目标变量（房价）
Y = data.iloc[:, -1].values # 目标变量矩阵
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)
在上述示例代码中，我们首先使用pandas库读取CSV文件中的数据集。然后，我们将数据集分为特征矩阵X和目标变量矩阵Y。接下来，我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。最后，您可以使用训练集和测试集进行机器学习模型的训练和评估。
通过以上方法之一，您应该能够解决’load_boston’已从scikit-learn 1.2版本中移除的问题。请根据您的实际情况选择最适合您的方法。