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，我可以帮你解释一下这个问题的解决步骤。

首先，需要读取housing_renamed.csv文件中的数据，并将其分为输入数据X和标签y。其中，X应该包括所有特征列，除了value_per_sq_ft列，而y则为value_per_sq_ft列的值。

接下来，需要使用scikit-learn库中的KFold函数创建一个3折交叉验证器，以便在后续的模型评估中使用。

然后，需要定义两个不同的神经网络模型，用于预测value_per_sq_ft。这里可以使用Keras库（TensorFlow的高级API）来构建模型。

在模型构建之后，可以使用Scikit-learn库中的cross_val_score函数进行3折交叉验证。这个函数将会自动将数据分成3个训练集和测试集，每个模型都会在每个训练集上进行训练，并在相应的测试集上进行预测。最后，函数将返回每个模型的评估指标，这里使用均方误差（MSE）作为评估指标。

最后，我们可以比较两个模型的MSE评分，以确定哪个模型更好，即MSE评分更低的模型更好。

下面是可能用到的示例代码，但需要根据数据的实际情况进行调整：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('housing_renamed.csv')
X = data.drop('value_per_sq_ft', axis=1)
y = data['value_per_sq_ft']

# 创建3折交叉验证器
kfold = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)

# 定义第一个神经网络模型
model1 = Sequential()
model1.add(Dense(10, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model1.add(Dense(1, activation='linear'))
model1.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 定义第二个神经网络模型
model2 = Sequential()
model2.add(Dense(20, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model2.add(Dense(10, activation='relu'))
model2.add(Dense(1, activation='linear'))
model2.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 对两个模型进行3折交叉验证
mse_scores1 = cross_val_score(model1, X, y, cv=kfold, scoring='neg_mean_squared_error')
mse_scores2 = cross_val_score(model2, X, y, cv=kfold, scoring='neg_mean_squared_error')

# 计算MSE评分的平均值和标准差
print('Model 1 MSE: %.2f (%.2f) MSE' % (-np.mean(mse_scores1), np.std(mse_scores1)))
print('Model 2 MSE: %.2f (%.2f) MSE' % (-np.mean(mse_scores2), np.std(mse_scores2)))

请注意，这里的MSE评分是负数，因为使用了"neg_mean_squared_error"作为评分标准。所以需要将其转换为正数，并且MSE评分越低，模型越好。