使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。

好的，我可以为你提供一些参考。

首先，你需要加载 housing_renamed.csv 数据，并将其分为特征和目标变量：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv("housing_renamed.csv")

# 分为特征和目标变量
X = data.drop("value_per_sq_ft", axis=1)
y = data["value_per_sq_ft"]

接下来，你需要构建两个不同的神经网络模型。这里我们使用 Keras 库来实现神经网络模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义第一个模型
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(10, input_dim=X.shape[1], activation="relu"))
model1.add(Dense(1, activation="linear"))
model1.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

# 定义第二个模型
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(20, input_dim=X.shape[1], activation="relu"))
model2.add(Dense(10, activation="relu"))
model2.add(Dense(1, activation="linear"))
model2.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="adam")

现在，你可以使用 K 折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。在这里，我们使用 scikit-learn 库中的 KFold 类来实现 K 折交叉验证：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义 KFold 参数
kfold = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)

# 定义模型评价指标
mse_scores1 = []
mse_scores2 = []

# 对每个 fold 进行训练和评价
for train_idx, test_idx in kfold.split(X):
    # 获取训练和测试数据
    X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]
    y_train, y_test = y.iloc[train_idx], y.iloc[test_idx]
    
    # 训练第一个模型
    model1.fit(X_train, y_train, epochs=50, verbose=0)
    y_pred1 = model1.predict(X_test)
    mse_scores1.append(mean_squared_error(y_test, y_pred1))
    
    # 训练第二个模型
    model2.fit(X_train, y_train, epochs=50, verbose=0)
    y_pred2 = model2.predict(X_test)
    mse_scores2.append(mean_squared_error(y_test, y_pred2))

# 输出模型评价指标
print("Model 1 MSE Scores:", mse_scores1)
print("Model 1 Average MSE Score:", sum(mse_scores1) / len(mse_scores1))
print("Model 2 MSE Scores:", mse_scores2)
print("Model 2 Average MSE Score:", sum(mse_scores2) / len(mse_scores2))

在这里，我们使用 KFold 参数将数据集分为 3 折，并使用每个 fold 的训练数据和测试数据对两个不同的模型进行训练和评价。最后，我们输出了每个模型的 MSE（均方误差）评分和平均 MSE 评分。

希望这可以帮助到你！