基于Keras 的波士顿房价预测回归问题

基于Keras进行波士顿房价预测回归问题，通常涉及以下几个步骤：

1. **数据导入**：首先从sklearn库加载波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），这是一个经典的机器学习数据集，包含了房屋的各种特征以及对应的房价。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

2. **数据预处理**：对数据进行标准化或归一化，以便更好地应用到神经网络模型中。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. **构建模型**：使用Keras创建一个简单的线性回归模型，也可以尝试更复杂的模型如神经网络（使用Sequential API）。

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)),  # 输入层和隐藏层
    Dense(1)  # 输出层，只有一个节点用于预测房价
])

4. **编译模型**：设置损失函数、优化器和评估指标。

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=keras.optimizers.RMSprop(), metrics=['mae'])

5. **训练模型**：将数据分为训练集和验证集，然后通过fit()方法训练模型。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32)

6. **评估与预测**：最后，使用测试集评估模型性能，并进行房价预测。

score = model.evaluate(X_val, y_val)
print('Test loss:', score[0])