深度学习案例 keras 波士顿房价

### Keras 实现波士顿房价预测

为了构建一个基于Keras的波士顿房价预测模型，可以遵循以下结构化的方法：

#### 数据准备
加载并预处理波士顿房价数据集是至关重要的一步。这可以通过TensorFlow内置的数据集接口轻松完成。

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

上述代码展示了如何导入必要的库以及获取和标准化训练与测试数据[^3]。

#### 构建模型
接下来定义网络架构，这里采用简单的全连接神经网络（Dense Network），它适合解决这类回归问题。

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

def build_model():
    model = Sequential([
        Dense(64, activation='relu', input_shape=(train_data.shape[1],)),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(1)  # 输出层只有一个节点因为这是一个回归任务
    ])
    
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='mse',      # 均方误差作为损失函数
                  metrics=['mae']) # 平均绝对误差作为评估指标
    
    return model

这段脚本说明了怎样创建一个多层感知机用于估计连续值的目标变量——房屋价格[^2]。

#### 训练模型
通过交叉验证的方式多次迭代训练过程以获得更加稳定的结果是非常有益的做法之一。

k = 4
num_val_samples = len(train_data) // k
all_scores = []

for i in range(k):
    print('processing fold #', i)

    val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]
    val_targets = train_targets[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]

    partial_train_data = np.concatenate(
        [train_data[:i * num_val_samples],
         train_data[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)
    partial_train_targets = np.concatenate(
        [train_targets[:i * num_val_samples],
         train_targets[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)

    model = build_model()
    model.fit(partial_train_data,
              partial_train_targets,
              epochs=80,
              batch_size=16,
              verbose=0)

    val_mse, val_mae = model.evaluate(val_data, val_targets, verbose=0)
    all_scores.append(val_mae)

此部分解释了利用四折交叉验证方法来提高泛化能力的具体操作流程[^1]。

#### 测试模型性能
最后，在独立于训练样本之外的真实世界数据上检验所建立模型的表现情况。

model = build_model()

# 训练最终版本的模型
model.fit(train_data, train_targets,
          epochs=80, batch_size=16, verbose=0)

# 对测试集进行预测
test_mse_score, test_mae_score = model.evaluate(test_data, test_targets)
print(f'Test MAE score: {test_mae_score}')

以上就是完整的使用Keras框架来进行波士顿房价预测的一个实例教程。