根据您提供的内容，以下是从波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）中提取的代码片段：
1. 查看特征名称：
```pythonfrom sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()boston.keys()```2. 查看目标变量的形状：
```python
boston['target'].shape
```
3. 查看目标变量的具体数值：
```python
boston['target']
```
4. 查看特征的数据描述：
```python
print(boston['DESCR'])
```
当然，接下来我们可以根据您提供的内容继续提取和解释代码片段。
5. 查看数据集特征的名称：
```python
boston['feature_names']
```
6. 查看目标变量的形状：
```python
boston['target'].shape
```
7. 查看目标变量的具体数值：
```python
boston['target']
```
8. 查看数据集特征的数据描述：
```python
print(boston['DESCR'])
```
这些代码片段是用于数据探索的常用方法，可以帮助我们快速了解数据集的基本信息。例如，`boston['feature_names']` 会返回一个包含所有特征名称的数组，`boston['target'].shape` 会告诉我们目标变量的维度，`boston['target']` 会显示目标变量的所有数值，而 `print(boston['DESCR'])` 则会打印出数据集的详细描述，包括每个特征的含义、数据集的来源等信息。
如果您需要进一步的数据分析或有其他问题，请随时告诉我。
这些代码片段用于加载波士顿房价数据集，并对其进行基本的探索性数据分析（EDA），包括查看数据集的特征名称、目标变量的形状和具体数值，以及特征的数据描述。这些步骤有助于理解数据集的结构和内容，为后续的数据分析和建模工作打下基础。