pytorch 波士顿房价预测

抱歉，引用中提供的是用于行车速度预测的代码和数据，并不适用于波士顿房价预测。对于波士顿房价预测，你可以使用其他的数据集和相应的模型来进行预测。常见的方法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。其中，使用神经网络进行预测可以通过PyTorch来实现。

在PyTorch中，你可以使用torch.nn模块来构建神经网络模型。对于波士顿房价预测，你可以使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）模型。这种模型由多个全连接层组成，可以通过训练来学习特征之间的复杂关系。

首先，你需要加载并预处理波士顿房价数据集。然后，你可以定义一个包含多个全连接层的神经网络模型，并选择适当的损失函数和优化器。接下来，你可以使用训练集对模型进行训练，并使用验证集来评估模型的性能。最后，你可以使用测试集来进行最终的预测。

需要注意的是，波士顿房价数据集是一个经典的回归问题，你需要根据具体情况来选择合适的模型和超参数，以及适当的数据预处理方法。

希望以上信息对你有所帮助！如果你需要更多具体的代码示例或者进一步的指导，请提供更多细节。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据](https://download.csdn.net/download/2301_79009758/88247134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]