bp神经网络预测房价python代码
时间: 2023-09-07 21:17:48 浏览: 83
以下是使用BP神经网络预测房价的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 将数据集分为训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# BP神经网络模型
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=1000, random_state=42)
# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = mlp.predict(X_test)
# 计算R2分数和均方误差
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("R2 Score: {:.2f}".format(r2))
print("Mean Squared Error: {:.2f}".format(mse))
```
在这个例子中,我们使用了一个有两个隐藏层的BP神经网络模型。我们使用`train_test_split`将数据集分为训练集和测试集,然后使用`StandardScaler`对特征进行缩放。我们使用`MLPRegressor`类创建BP神经网络模型,并使用`fit`方法训练模型。最后,我们使用`predict`方法预测测试集,并计算R2分数和均方误差。
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