gnn图神经网络波士顿房价预测代码

在Python中，使用图神经网络（GNN）进行波士顿房价预测通常涉及几个步骤。这里是一个简化版的示例，使用PyTorch Geometric库和PyTorch框架：

import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import GCNConv

# 假设我们已经有了处理好的波士顿房价数据集
# 它应该包含graph结构（例如邻居信息）以及对应的房价标签
class GraphConvNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):
        super(GraphConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, out_channels)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = F.relu(x)
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

# 假设数据已经转化为Data对象，包含了x（node features）和edge_index（edges）
model = GraphConvNet(data.num_node_features, 64, 1)  # 设置网络架构

# 模型训练过程
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()  # 对于回归任务，通常使用MSE Loss

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    pred = model(data.x, data.edge_index)  # 预测房价
    loss = criterion(pred, data.y)  # 计算损失
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试阶段
model.eval()
with torch.no_grad():
    test_pred = model(data_test.x, data_test.edge_index)
    # 可能还需要计算并打印一些评估指标，如R²分数

在这个例子中，我们首先创建了一个简单的图卷积网络（GCN）模型，用于处理输入的节点特征和边结构。然后训练模型，最后在测试集上进行预测。需要注意的是，实际应用中可能需要预处理数据、数据划分、超参数调整等步骤。