波士顿房价数据的变量选择练手项目，挺适合想练数据和特征选择的你。数据集结构清晰，变量数量也不多，上手快，还能顺便试试 Lasso 和 岭回归 的效果对比。嗯，写模型的时候还能动动手做点可视化，挺带感的。

房价用的经典 Boston Housing Dataset，变量像房间数、犯罪率这些都挺有代表性。适合拿来做回归建模、特征工程，还能玩一下 R²、MAE 这些模型评估指标，挺有练手价值。

如果你想深入点，有篇文章比较了 Lasso 和 Ridge 在变量筛选上的效果，代码也贴得比较全，用 sklearn 写的，改起来也不难。感兴趣的可以看看这篇：Lasso 筛选方法比较。

用 Python 做数据清洗和建模都还挺顺，pandas 数据方便，matplotlib 做图清楚直观。如果你对 Julia 感兴趣，也有文章用它来做同样的，语法跟 Python 不太一样，速度会快一点：Julia v1.0 的波士顿房价预测。

哦对了，如果你是做教学或者写课件的，也能从这个项目里抽出一些可讲的点，比如变量选择策略、模型过拟合控制、还有正则项的使用。想多学点可以顺带看看特征选择优化模型那篇。

如果你刚学完数据基础，想实战一把，那就试试这个项目吧，干货多，例子也接地气。