使用Keras预测波士顿房价输出差值

好的，下面是一个使用Keras预测波士顿房价，并输出预测值和真实值之间的差值的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.datasets import boston_housing
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 加载数据集
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()

# 数据标准化处理
mean = train_data.mean(axis=0)
train_data -= mean
std = train_data.std(axis=0)
train_data /= std

test_data -= mean
test_data /= std

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(train_data.shape[1],)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

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

# 训练模型
model.fit(train_data, train_targets, epochs=100, batch_size=16, verbose=0)

# 预测房价
predictions = model.predict(test_data)

# 计算预测值和真实值之间的差值
diff = np.abs(predictions - test_targets)

# 输出差值
print('差值:', diff)

在这个示例代码中，我们首先使用Keras内置的波士顿房价数据集，并将其分成训练集和测试集。然后，我们对数据进行标准化处理。接下来，我们构建一个简单的神经网络模型，并使用均方误差作为损失函数和平均绝对误差作为评估指标来编译模型。然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测值和真实值之间的差值。最后，我们输出差值。

希望这可以帮助你预测波士顿房价并输出差值。