AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'更改后还是报错如何解决

如果你在使用DataFrame对象时仍然遇到`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'data'`错误，那可能是因为你没有正确加载波士顿房价数据集。

请确保你已经正确导入了必要的库（如`pandas`和`sklearn.datasets`），并使用`load_boston()`函数加载数据集。然后，将数据转换为DataFrame对象。

以下是一个修改后的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(X, columns=boston.feature_names)
df['target'] = y

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# 划分特征数据和目标数据
X = df_scaled[:, :-1]
y = df_scaled[:, -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)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 在测试集上评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Mean Squared Error:", mse)

请确保你按照示例中的顺序导入和使用库，以及正确加载和转换数据为DataFrame对象。如果你仍然遇到问题，请提供完整的错误信息和代码片段，以便更好地帮助你解决问题。