全连接神经网络实现房价预测

房价预测是一个常见的回归问题，全连接神经网络是一种有效的解决方法。以下是一些步骤：

1. 收集数据集：从不同来源收集房屋的各种特征，如房屋面积、位置、卧室数量、浴室数量等等。

2. 数据预处理：对数据进行缺失值处理、标准化、归一化等操作。

3. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

4. 定义模型：构建一个包含多个全连接层的神经网络模型。

5. 编译模型：选择合适的损失函数、优化器和评价指标，并对模型进行编译。

6. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并在验证集上进行验证，以调整模型的超参数。

7. 测试模型：使用测试集评估模型性能。

8. 预测房价：使用模型进行房价预测。

需要注意的是，全连接神经网络需要大量的数据和计算资源进行训练，同时也需要对模型进行调参。在实际应用中，还需要考虑如何优化模型性能，如使用更多的特征、使用其他机器学习算法等。