TensorFlow2.0预测波士顿房价代码

这篇文章使用了TensorFlow 2.0框架，搭建了一个人工神经网络（ANN），实现了波士顿房价的预测。以下是大致步骤：
1. 导入必要的库和数据集。
2. 对数据进行预处理，包括标准化和划分训练集和测试集。
3. 构建神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
4. 编译模型，指定损失函数和优化器。
5. 训练模型，使用训练集进行拟合。
6. 评估模型，使用测试集进行预测并计算误差。

以下是代码的大致框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(boston.data)
y = boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[X_train.shape[1]]),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1)
])

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

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.1)

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