如下代码示例，以线性回归模型学习波士顿各城镇特征与房价的关系，并作出房价预测。数据是波士顿房价数据集，它是统计20世纪70年代中期波士顿郊区房价情况，有当时城镇的犯罪率、房产税等共计13个指标以及对应的房价中位数。
序号变量名 说明 1 CRIM 城镇人均犯罪率 2 ZN 超过25000平方英尺的住宅地所占比例 3 INDUS 城镇非零售业的商业用地所占比例 4 CHAS 是否被Charles河流穿过（取值1：是；取值0：否） 5 NOX 一氧化碳浓度 6 RM 每栋住宅的平均房间数 7 AGE 早于1940年建成的自住房屋比例 8 DIS 到波士顿5个中心区域的加权平均距离 9 RAD 到达高速公路的便利指数 10 TAX 每10000美元的全值财产税率 11 PTRATIO 城镇中师生比例 12 B 反映城镇中的黑人比例的指标，越靠近0.63越小；B=1000*(BK-0.63)2, 其中BK是黑人的比例 13 LSTAT 低收入人口的比例 14 MEDV 自住房屋房价的平均房价（单位为1000美元）
房价预测值 = [-0.09546997]*CRIM|住房所在城镇的人均犯罪率+[0.09558205]*ZN|住房用地超过 25000 平方尺的比例+[-0.01804003]*INDUS|住房所在城镇非零售商用土地的比例+[3.8479505]*CHAS|有关查理斯河的虚拟变量（如果住房位于河边则为1,否则为0 ）+[1.0180658]*NOX|一氧化氮浓度+[2.8623202]*RM|每处住房的平均房间数+[0.05667834]*AGE|建于 1940 年之前的业主自住房比例+[-0.47793597]*DIS|住房距离波士顿五大中心区域的加权距离+[0.20240606]*RAD|距离住房最近的公路入口编号+[-0.01002822]*TAX 每 10000 美元的全额财产税金额+[0.23102441]*PTRATIO|住房所在城镇的师生比例+[0.0190283]*B|1000(Bk|0.63)^2,其中 Bk 指代城镇中黑人的比例+[-0.66846687]*LSTAT|弱势群体人口所占比例