房价预测深度学习模型python

房价预测是一个典型的回归问题，可以使用一些深度学习模型来解决，比如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

以下是一个使用 MLP 模型进行房价预测的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取数据集
dataset = pd.read_csv('housing.csv', header=None).values

# 划分数据集
X = dataset[:, :-1]
Y = dataset[:, -1]
X_train, X_test = X[:400], X[400:]
Y_train, Y_test = Y[:400], Y[400:]

# 训练模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=16)

# 预测结果
Y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = np.sqrt(np.mean((Y_pred - Y_test) ** 2))
print('RMSE:', rmse)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理、调整模型参数、使用更复杂的模型等等。