多层感知机房价预测代码

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的模型，在房价预测这类回归任务中常被用于学习输入特征与目标值之间的复杂映射。以下是一个简单的Python代码示例，使用Keras库实现多层感知机预测房价：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设我们有训练数据集X_train, y_train
# X_train 是特征数组，y_train 是对应的房价数组

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加隐藏层，例如两个全连接层，每个层都有16个神经元，激活函数通常选择ReLU
model.add(Dense(16, input_dim=X_train.shape, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))

# 输出层，因为这是回归任务，所以使用线性激活函数linear，并且只有一个节点对应房价预测
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型，设定损失函数为均方误差（MSE），优化器为RMSprop
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='RMSprop')

# 训练模型，假设epochs=100，batch_size=32
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 对测试数据进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 相关问题--
1. 在实际应用中，如何处理缺失数据和异常值对房价预测的影响？
2. 除了均方误差外，还有哪些常用的损失函数可以用于房价预测？
3. 怎样评估一个多层感知机房价预测模型的性能？

请注意，这只是一个基础的框架，实际项目中还需要预处理数据、交叉验证等步骤，并根据实际情况调整网络结构和超参数。