scikit波士顿房价预测神经网络
时间: 2023-11-17 11:05:54 浏览: 29
对于波士顿房价预测问题,可以使用scikit-learn库中的神经网络模型来解决。具体步骤如下:
1. 加载数据集,可以使用sklearn.datasets中的load_boston函数加载波士顿房价数据集。
2. 数据预处理,包括数据标准化、数据集划分等。
3. 构建神经网络模型,可以使用sklearn.neural_network中的MLPRegressor类来构建多层感知器模型。
4. 模型训练,使用fit函数进行模型训练。
5. 模型预测,使用predict函数进行模型预测。
以下是一个简单的代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)
```