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的数据加载读取、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

以下是用TensorFlow2.0实现波士顿房价数据集分为训练集、验证集和测试集，进行线性回归模型搭建、交叉验证、模型保持和新数据预测的代码：

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
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)

# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, 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_train, y_train, test_size=0.25, random_state=42)

# 数据集转换为Tensorflow的Dataset格式
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))

# 设置批次大小
batch_size = 32

# 对训练集进行乱序、分批处理
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=len(x_train)).batch(batch_size)

# 对验证集和测试集分批处理
val_dataset = val_dataset.batch(batch_size)
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)

# 搭建线性回归模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(13,))
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss='mse',
              metrics=['mae'])

# 训练模型
history = model.fit(train_dataset,
                    epochs=100,
                    validation_data=val_dataset)

# 交叉验证
scores = model.evaluate(test_dataset)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test mae:', scores[1])

# 模型保存
model.save('boston.h5')

# 新数据预测
test_data = x_test[:10]
predictions = model.predict(test_data)
print('Predictions:', predictions.flatten())
print('True values:', y_test[:10])

其中，通过`train_test_split`函数将原始数据集分为训练集、验证集和测试集。`StandardScaler`用于数据标准化处理。然后，将数据集转换为Tensorflow的`Dataset`格式，并设置批次大小。使用`tf.keras.models.Sequential`搭建线性回归模型，使用Adam优化器，均方误差损失函数和平均绝对误差指标。调用`fit`方法训练模型，并在验证集上进行验证。使用`evaluate`方法进行交叉验证。使用`save`方法保存模型。最后，使用模型对新数据进行预测。