tensorflow采用Keras序列模型，实现波士顿房价预测问题的建模与训练

好的，下面是使用TensorFlow和Keras序列模型实现波士顿房价预测问题的建模与训练的步骤：

1. 导入必要的库和数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
x = boston.data
y = boston.target

2. 数据集的预处理：首先对数据集进行标准化处理，使得每个特征的均值为0，标准差为1。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
x_scaled = scaler.fit_transform(x)

3. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 构建模型：使用Keras序列模型构建神经网络模型。

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[13]),
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1)
])

5. 编译模型：定义损失函数、优化器和评估指标，并将其编译到模型中。

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae'])

6. 训练模型：使用训练集进行模型的训练。

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.1, verbose=0)

7. 评估模型：使用测试集评估模型的性能。

loss, mae = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print("Mean Absolute Error: ", mae)

8. 预测房价：使用训练好的模型对新数据进行房价预测。

y_pred = model.predict(x_test)

以上就是使用TensorFlow和Keras序列模型实现波士顿房价预测问题的建模与训练的步骤。