很抱歉，从scikit-learn 1.2版本开始，load_boston函数已被移除。这是因为波士顿房价数据集存在道德问题和非逆变量的工程化问题。
如果你仍然想获取类似的房价数据集，可以考虑使用以下替代方案：
- 加利福尼亚房价数据集（California housing dataset）：使用
fetch_california_housing函数加载。 “`python from sklearn.datasets import fetch_california_housing
# 加载加利福尼亚房价数据集 housing = fetch_california_housing()
# 获取特征数据 data = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names)
# 获取目标值（房价） target = pd.Series(housing.target, name=‘PRICE’)
2. Ames房价数据集（Ames housing dataset）：使用`fetch_openml`函数加载。
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 加载Ames房价数据集
housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True)
# 获取特征数据
data = housing.data
# 获取目标值（房价）
target = housing.target
请根据你的需求选择合适的替代方案，并相应地修改代码以适应新的数据集。对于原始的波士顿房价数据集，建议在代码中遵守道德规范并避免使用。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
