使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。

好的，我们可以使用Python中的Scikit-Learn库来构建两个不同的神经网络模型，并使用3折交叉验证来评价它们的性能。以下是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('housing_renamed.csv')

# 构建特征和目标变量
X = data.drop('value_per_sq_ft', axis=1).values
y = data['value_per_sq_ft'].values

# 定义两个不同的神经网络模型
model1 = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
model2 = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(20, 10), max_iter=1000)

# 使用3折交叉验证来评价模型性能
scores1 = cross_val_score(model1, X, y, cv=3)
scores2 = cross_val_score(model2, X, y, cv=3)

# 输出模型性能得分
print("Model 1 scores:", scores1)
print("Model 2 scores:", scores2)

在上述代码中，我们首先加载了housing_renamed.csv数据文件，并将其拆分为特征和目标变量。然后，我们定义了两个不同的神经网络模型（model1和model2），并使用Scikit-Learn中的cross_val_score函数来对它们进行3折交叉验证。最后，我们输出了每个模型的性能得分。

请注意，我们在这里使用了MLPRegressor类，这是Scikit-Learn中的多层感知器（MLP）回归器。我们指定了每个模型的隐藏层大小，以及每个模型的最大迭代次数（max_iter）。您可以根据需要更改这些参数来优化模型性能。