循环神经网络预测房价代码

以下是一个使用循环神经网络（RNN）预测房价的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 提取特征和标签
X = data.drop('price', axis=1).values
y = data['price'].values

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1), y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 反归一化预测结果
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 打印预测结果
for i in range(len(predictions)):
    print('实际房价：{}，预测房价：{}'.format(y_test[i], predictions[i]))

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，代码中使用了 TensorFlow 和 scikit-learn 库，需要提前安装它们。另外，确保数据集文件 'house_prices.csv' 存在，并且数据集的特征列除去 'price' 列，标签列为 'price' 列。