机器学习房价预测神经网络的代码实现

机器学习中的房价预测通常可以使用神经网络进行实现。下面是一个简单的代码实现示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
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)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(X_train.shape,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 相关问题：
# 1. 什么是神经网络？
# 2. 如何进行数据预处理？
# 3. 如何划分训练集和测试集？

这段代码使用了TensorFlow库来构建一个简单的神经网络模型，使用均方误差作为损失函数进行训练，并使用预处理后的数据进行训练和预测。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。