神经网络预测波士顿房价计算R方差，均方误差，均方根误差

神经网络也可以用于预测波士顿房价。在训练神经网络之前，我们需要将数据集分成训练集和测试集。然后，我们可以使用训练集来训练神经网络，并使用测试集来评估其性能。

在评估性能时，我们通常会使用三个指标：R方差、均方误差和均方根误差。这些指标可以帮助我们了解模型的准确性和稳定性。

下面是使用Python的sklearn库计算这三个指标的代码示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 准备数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...

# 训练神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算R方差
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mse)

print("R方差:", r2)
print("均方误差:", mse)
print("均方根误差:", rmse)

需要注意的是，这里的`X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test`等变量需要根据具体的数据集进行设置。另外，在实际应用中，我们还需要对模型进行调参等优化，以获得更好的性能。