预测波士顿房价预测设计使用 MLP 模型预测波士顿的房价代码

在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来设计一个多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）模型来预测波士顿房价。这里是一个简单的示例：

首先，你需要安装必要的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `sklearn`。如果还没有安装，可以使用以下命令：

pip install pandas numpy scikit-learn

然后，你可以按照以下步骤编写代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据预处理：特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练MLP模型
mlp_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(64,), activation='relu', solver='adam', learning_rate_init=0.001)
mlp_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = mlp_model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

#