根据错误提示，自 scikit-learn 版本 1.2 起，load_boston 函数已被移除。这是由于波士顿房价数据集存在伦理问题和数据造假的情况，因此强烈不建议使用该数据集。
如果你想获取替代的房价数据集，可以考虑以下两个选项：
- 加利福尼亚房价数据集（California housing dataset）： “`python from sklearn.datasets import fetch_california_housing data = fetch_california_housing(as_frame=True)
X = data[‘data’] # 特征变量 Y = data[‘target’] # 目标变量（房子价格）
2. Ames房价数据集（Ames housing dataset）：
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
data = fetch_openml(name='house_prices', as_frame=True)
X = data['data'] # 特征变量
Y = data['target'] # 目标变量（房子价格）
请根据你的需求选择适合的数据集，并相应地定义 X 和 Y 变量来存储特征和目标变量。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
