上述代码中，如何加入数据的分形特征提取和分形特征输入

在上述代码中，我们使用了MinMaxScaler对数据进行了标准化处理，这是常见的特征处理方法之一。如果想要加入分形特征提取和分形特征输入，可以按照以下步骤进行：

1. 使用分形分析方法对原始数据进行分析，提取出分形特征。
2. 将分形特征与其他特征进行合并，形成新的特征集。
3. 对新的特征集进行标准化处理，确保不同特征的取值范围一致。
4. 将新的特征集作为神经网络的输入进行训练和预测。

下面是一个简单的示例代码，展示如何加入分形特征提取和分形特征输入：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from pyeeg import fractal_dimension

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

# 特征处理
features = ['area', 'rooms', 'age']
target = 'price'
X = data[features]
y = data[target]

# 提取分形特征
fractal_features = []
for i in range(len(X)):
    f_dim = fractal_dimension(X[i])
    fractal_features.append(f_dim)

# 将分形特征与其他特征合并
X = np.column_stack((X, fractal_features))

# 标准化处理
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 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(32, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mse'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(y_pred)

在上述代码中，我们使用了pyeeg库中的fractal_dimension函数对原始数据进行分形分析，提取出分形特征。然后，将分形特征与其他特征进行合并，形成新的特征集。接着，对新的特征集进行标准化处理，并将其作为神经网络的输入进行训练和预测。