用keras库 进行可视化波士顿房价预测

好的，要可视化波士顿房价预测模型，您可以使用`keras`中的`plot_model`函数。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用`plot_model`函数可视化波士顿房价预测模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import plot_model
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

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

# 可视化模型
plot_model(model, to_file='boston_housing.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

在上述代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后使用`Sequential`模型来构建一个简单的神经网络模型，然后编译模型。接下来，我们使用`plot_model`函数来可视化模型，指定`to_file`参数为`'boston_housing.png'`表示将可视化结果保存为一个png文件，`show_shapes=True`表示在可视化结果中显示每个层的输入输出形状，`show_layer_names=True`表示在可视化结果中显示每个层的名称。

运行上述代码后，将会生成一个名为`boston_housing.png`的文件，其中包含了可视化的模型结构。您可以查看该文件，以了解模型的结构和每个层的输入输出形状。