用python设计一个MLP用来对boston房产数据集中的房价进行回归预测

以下是一个使用Python设计的多层感知器（MLP）来对波士顿房产数据集中的房价进行回归预测的示例代码：

# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 加载波士顿房产数据集
boston = load_boston()

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 建立模型
model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=1)

# 评估模型
mse = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Mean Squared Error: ', mse)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 显示预测结果
for i in range(10):
    print('True Value: ', y_test[i], 'Predicted Value: ', y_pred[i][0])

这段代码中，我们首先加载波士顿房产数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，我们使用StandardScaler对数据进行标准化，以便更好地训练模型。然后，我们建立一个包含两个隐藏层的MLP模型，其中第一个隐藏层包含13个神经元，第二个隐藏层包含6个神经元。最后，我们使用mean_squared_error作为损失函数，使用adam优化器编译模型，并使用fit方法训练模型。模型训练完成后，我们评估模型的性能，并使用predict方法预测测试集上的房价。最后，我们显示前10个预测结果，以便比较预测值和真实值。