尝试使用 RNN模型对房价进行预测 并写出部分代码

当使用RNN模型对房价进行预测时，可以使用时间序列数据作为输入来建立模型。以下是一个使用Keras库来构建RNN模型进行房价预测的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 准备数据
data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
                 [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6],
                 [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
                 [0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]])
target = np.array([0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# 调整输入数据的形状
data = np.reshape(data, (data.shape[0], data.shape[1], 1))

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

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=100)

# 预测新数据
new_data = np.array([[0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]])
new_data = np.reshape(new_data, (new_data.shape[0], new_data.shape[1], 1))
prediction = model.predict(new_data)

print(prediction)

在上面的代码中，我们使用了一个简单的RNN模型来预测房价。首先，我们准备了一些时间序列数据和相应的目标值。然后，我们调整输入数据的形状以适应RNN模型的要求。接下来，我们构建了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型。最后，我们使用均方误差作为损失函数进行模型的训练，并对新数据进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的数据。