用python写关于波士顿房价预测的BP神经网络实验，已知波士顿房价数据集excel文件

好的，首先需要安装一些必要的库，包括numpy、pandas和sklearn。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas sklearn

然后，可以使用以下代码读取波士顿房价数据集excel文件并进行预处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_excel('boston_housing.xlsx')

# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 对特征进行标准化处理
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

接下来，可以使用以下代码定义BP神经网络的模型：

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

# 初始化模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=6, input_shape=(13,), activation='relu'))

# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=6, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

然后，可以使用以下代码进行模型的编译和训练：

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

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

最后，可以使用以下代码对模型进行测试并计算预测结果的均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 使用测试集对模型进行测试
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

完整代码如下：

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

# 读取数据集
data = pd.read_excel('boston_housing.xlsx')

# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 对特征进行标准化处理
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# 初始化模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=6, input_shape=(13,), activation='relu'))

# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=6, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

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

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

# 使用测试集对模型进行测试
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)