人工智能网络模型设计房价预测代码

以下是一个基于多层感知器（Multilayer Perceptron）的房价预测模型的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('housing.csv')

# 特征工程
X = data.drop(['MEDV'], axis=1)
y = data['MEDV']

# 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)

# 建立模型
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000, random_state=42)

# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = mlp.predict(X_test)

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

这个代码中使用了pandas库读取数据文件，sklearn库中的train_test_split函数划分训练集和测试集，MLPRegressor类建立多层感知器模型，并使用mean_squared_error函数计算均方误差。建议你根据实际情况调整模型参数，以提高预测准确率。