2. 使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft:使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。
时间: 2024-02-03 18:13:50 浏览: 29
首先,我们需要加载数据,并将其分成训练集和测试集。然后,我们可以构建两个不同的神经网络模型,并使用3折交叉验证来评估它们的性能。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 加载数据
data = pd.read_csv('housing_renamed.csv')
# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('value_per_sq_ft', axis=1),
data['value_per_sq_ft'],
test_size=0.2,
random_state=42)
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# 定义第一个模型
model_1 = Sequential()
model_1.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model_1.add(Dense(1, activation='linear'))
# 定义第二个模型
model_2 = Sequential()
model_2.add(Dense(128, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model_2.add(Dense(64, activation='relu'))
model_2.add(Dense(1, activation='linear'))
# 定义3折交叉验证
kf = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)
# 记录每个模型的性能
model_1_scores = []
model_2_scores = []
# 进行交叉验证
for train_idx, val_idx in kf.split(X_train):
X_train_fold, y_train_fold = X_train[train_idx], y_train.iloc[train_idx]
X_val_fold, y_val_fold = X_train[val_idx], y_train.iloc[val_idx]
# 训练第一个模型
model_1.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model_1.fit(X_train_fold, y_train_fold, epochs=50, batch_size=32, verbose=0)
score = model_1.evaluate(X_val_fold, y_val_fold, verbose=0)
model_1_scores.append(score)
# 训练第二个模型
model_2.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model_2.fit(X_train_fold, y_train_fold, epochs=50, batch_size=32, verbose=0)
score = model_2.evaluate(X_val_fold, y_val_fold, verbose=0)
model_2_scores.append(score)
# 输出每个模型的性能
print('Model 1 scores:', model_1_scores)
print('Model 2 scores:', model_2_scores)
```
在上面的代码中,我们首先将数据分成训练集和测试集,并使用StandardScaler对数据进行标准化。然后,我们定义了两个不同的神经网络模型,一个包含一个64个神经元的隐藏层,另一个包含两个隐藏层,分别有128个和64个神经元。接下来,我们使用KFold进行3折交叉验证,对每个模型进行评估,并记录每个模型在每个折叠中的性能。最后,我们输出每个模型的性能分数。
注意,这只是一个示例代码,你可以根据自己的需要和数据集来修改模型的结构和参数。