from sklearn.datasets import load_boston boston=load_boston() print('boston数据集维度:',boston['data'].shape) print('boston数据

这段代码使用了Python中的scikit-learn库，加载了波士顿房价数据集，并输出了数据集的维度和键。 具体解释如下： 1. 首先导入了scikit-learn库中的load_boston函数，该函数可以用于加载波士顿房价数据集。 2. 然后调用load_boston函数，将返回值赋给变量boston。这个返回值是一个字典对象，包含了数据集的各种信息。 3. 使用print函数输出了数据集的维度，即数据集中样本数和特征数。 4. 使用print函数输出了数据集维度的键，即数据集中包含的各种信息，例如data、target、feature_names等。 需要注意的是，这段代码只是加载了数据集并输出了一些基本信息，如果需要对数据进行进一步的处理和分析，还需要使用其他函数和方法。