在使用Keras构建神经网络模型预测波士顿房价时，数据预处理和模型构建的详细步骤是什么？

在利用Keras构建神经网络模型预测波士顿房价的过程中，数据预处理和模型构建的步骤是至关重要的。推荐参考《波士顿房价预测实战：基于Keras的深度学习回归模型》这本书，它详细介绍了从数据处理到模型构建的完整流程。

参考资源链接：[波士顿房价预测实战：基于Keras的深度学习回归模型](https://wenku.csdn.net/doc/7872ypn29k?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，数据预处理的目的是为了提高模型的泛化能力，保证模型能够在未见过的数据上也能做出准确的预测。这通常包括数据清洗、特征缩放和划分数据集等步骤。例如，使用Scikit-Learn的StandardScaler或MinMaxScaler进行特征的标准化或归一化处理。

接着，使用Keras构建模型时，首先需要导入必要的库，如numpy, pandas, tensorflow/keras, sklearn等。然后加载波士顿房价数据集，进行数据探索和初步分析，以了解数据的分布和特征。

在模型构建方面，Keras提供了简洁直观的API，使得模型构建变得简单快捷。一般情况下，我们会从构建一个简单的序贯模型（Sequential）开始，添加一个或多个全连接层（Dense），并使用激活函数，如ReLU或线性激活函数。对于回归问题，输出层的激活函数通常设置为线性（'linear'），因为我们需要预测的是连续值。

然后，配置模型的编译阶段，选择优化器如adam或sgd，损失函数使用均方误差（'mean_squared_error'）或均方根误差（'mean_absolute_error'），评价指标可以使用均方误差。

在训练模型之前，需要划分数据集为训练集和测试集，并选择适当的批处理大小和迭代次数（epochs）。使用model.fit进行模型训练，并使用model.evaluate对测试集进行性能评估。

整个建模过程包括了数据预处理的每个步骤，模型架构的设计，模型编译，训练过程和模型评估。通过不断调整和优化这些步骤，可以提高模型对波士顿房价预测的准确性。想要深入了解如何通过Keras构建高性能的回归模型，不妨翻阅《波士顿房价预测实战：基于Keras的深度学习回归模型》，它将带领你通过实践深入理解整个建模流程。

参考资源链接：[波士顿房价预测实战：基于Keras的深度学习回归模型](https://wenku.csdn.net/doc/7872ypn29k?spm=1055.2569.3001.10343)