tensorflow加载波士顿房价数据集下载

要加载波士顿房价数据集，首先需要安装和导入TensorFlow库。在安装TensorFlow并且导入库之后，我们可以使用`tf.keras.datasets.boston_housing`函数来下载波士顿房价数据集。

使用以下代码来加载和拆分数据集：

import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载波士顿房价数据集
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = tf.keras.datasets.boston_housing.load_data()

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_data, val_data, train_targets, val_targets = train_test_split(train_data, train_targets, test_size=0.2, random_state=42)

在这个例子中，`train_data`和`train_targets`存储了训练集的数据和标签，`val_data`和`val_targets`存储了验证集的数据和标签，而`test_data`和`test_targets`则是测试集的数据和标签。

通过以上步骤，我们就成功地加载了波士顿房价数据集，并将其拆分为训练集、验证集和测试集，以供后续在TensorFlow中进行数据分析和训练模型使用。

相关问题

tensorflow pandas 波士顿房价问题

波士顿房价问题是一个经典的机器学习问题，旨在通过已有的房价数据来预测波士顿地区房屋的中位数价值。该问题通常使用TensorFlow和Pandas进行建模和分析。

首先，我们需要使用Pandas加载波士顿房价数据集。可以使用以下代码执行此操作：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("boston_housing.csv")

接下来，我们需要对数据集进行清理和转换，以便将其用于机器学习模型训练。这可能包括删除缺失值、转换类别数据、标准化数值数据等。

接下来，我们可以使用TensorFlow来构建机器学习模型。在波士顿房价问题中，通常使用线性回归模型。以下是一个简单的TensorFlow代码示例，用于构建和训练线性回归模型：

import tensorflow as tf

# Define the model
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[13])
])

# Compile the model
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
              loss='mse',
              metrics=['mae', 'mse'])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, validation_split=0.2)

在上面的代码中，我们首先定义了一个具有13个输入特征和一个输出的线性模型。接下来，我们编译模型，使用均方误差作为损失函数，并使用RMSprop优化器进行训练。最后，我们使用训练数据拟合模型，并使用验证数据进行模型评估。

通过这种方式，我们可以使用TensorFlow和Pandas来解决波士顿房价问题，并预测波士顿地区房屋的中位数价值。

用TensorFlow2.0将波士顿房价数据集分为训练集，验证集和测试集（6:2:2），进行Tensorflow2.0的数据加载、线性回归模型的搭建、线性回归模型的交叉验证、模型保持和新数据预测

首先，我们需要导入相关的库：tensorflow、numpy、pandas、sklearn。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们需要加载波士顿房价数据集，并将其分为训练集、验证集和测试集。此处我们使用pandas来读取数据集，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集、验证集和测试集。

# 读取数据集
boston_housing = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv')
# 分离X和y
X = boston_housing.iloc[:, :-1].values
y = boston_housing.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)
# 分割数据集，将其分为训练集、验证集和测试集（6:2:2）
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, test_size=0.25, random_state=42)

接下来，我们需要对数据进行标准化处理。我们使用StandardScaler类来实现标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_val_scaled = scaler.transform(X_val)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

接着，我们可以构建线性回归模型。在tensorflow2.0中，我们可以使用keras.Sequential类来构建模型。

from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(units=1, input_shape=[X_train_scaled.shape[1]])
])

然后，我们可以定义损失函数和优化器，并编译模型。

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.1), loss='mse')

接下来，我们可以对模型进行交叉验证。在tensorflow2.0中，我们可以使用keras.wrappers.scikit_learn模块下的KerasRegressor类来实现交叉验证。

from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor

def build_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        layers.Dense(units=1, input_shape=[X_train_scaled.shape[1]])
    ])
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.1), loss='mse')
    return model

estimator = KerasRegressor(build_fn=build_model, epochs=50, batch_size=32, verbose=0)
kfold = KFold(n_splits=5)
results = cross_val_score(estimator, X_trainval_scaled, y_trainval, cv=kfold)
print("Results: %.2f (%.2f) MSE" % (results.mean(), results.std()))

最后，我们可以使用训练集和验证集来训练模型，并使用测试集来测试模型的性能。

model.fit(X_train_scaled, y_train, validation_data=(X_val_scaled, y_val), epochs=50, batch_size=32)
test_loss = model.evaluate(X_test_scaled, y_test)
print("Test loss:", test_loss)

预测新数据的方法如下：

# 假设有一组新数据
new_data = np.array([[0.00632, 18.00, 2.310, 0, 0.5380, 6.5750, 65.20, 4.0900, 1, 296.0, 15.30, 396.90, 4.98]])
# 对新数据进行标准化处理
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
# 预测房价
model.predict(new_data_scaled)