tensorflow进行Boston房价预测

好的，我可以为您介绍如何使用TensorFlow进行Boston房价预测。首先，我们需要准备数据集，可以使用sklearn库中的Boston房价数据集，代码如下：

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
x = boston.data
y = boston.target

接着，我们需要将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们需要对数据进行归一化处理，以便更好地进行训练：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)

接下来，我们可以构建神经网络模型，代码如下：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=[13]),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])

在模型构建完成后，我们需要编译模型并训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_data=(x_test, y_test))

最后，我们可以使用测试集来进行预测并计算模型的精度：

from sklearn.metrics import r2_score

y_pred = model.predict(x_test)
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))

以上就是使用TensorFlow进行Boston房价预测的简要流程，希望对您有所帮助。