利用LSTM网络写一个预测房价的例子

以下是一个利用LSTM网络预测房价的例子，主要使用Python和Keras库：

1. 导入所需的库和数据集

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv("housing.csv")

2. 数据预处理

# 将数据划分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
test_size = len(data) - train_size
train_data, test_data = data.iloc[0:train_size,:], data.iloc[train_size:len(data),:]

# 将数据转换为numpy数组
train_data = train_data.values
test_data = test_data.values

# 将数据缩放到0和1之间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

# 创建训练集和测试集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 设置look_back值，即用前几天的数据来预测当天的房价
look_back = 10
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 将数据重塑为LSTM网络的输入格式
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))

3. 创建LSTM模型并进行训练

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 预测测试集的房价
testPredict = model.predict(testX)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(testY[0], testPredict[:,0]))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)

4. 绘制预测结果和实际结果的对比图

import matplotlib.pyplot as plt

# 将预测结果和实际结果绘制在同一个图表上
plt.plot(testY[0], label='Actual')
plt.plot(testPredict[:,0], label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

运行该程序后，将得到一个预测结果和实际结果的对比图表。您可以根据需要修改代码中的数据集和参数来进行多次测试和调整。