波斯顿矩阵是指在波士顿市房屋价格预测模型中使用的一种特征矩阵，又称为数据集。 它由13个特征变量组成，包括犯罪率、商业用地比例、住宅平均房间数等。 波斯顿矩阵是基于波士顿地区房价的公开数据集，用于训练预测模型。 通过分析这些特征与房价之间的关系，可以帮助预测房价的变化趋势。 波斯顿矩阵在机器学习领域被广泛应用，对于房地产市场的决策和预测具有重要意义。