基于keras模型构建线性模型，对房价数据进行训练及预测

好的，针对您的问题，我可以给您提供一些思路和代码示例。

首先，我们需要准备好房价数据集，可以使用Scikit-learn库中的波士顿房价数据集进行实验。数据集包含506个样本，每个样本有13个特征，目标是预测房屋价格。可以使用以下代码导入数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

然后，我们需要对数据进行预处理，包括特征缩放和数据划分。可以使用以下代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用Keras构建线性回归模型。线性回归模型是一个简单的前馈神经网络，只有一个输出层。可以使用以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=13))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

在模型编译之后，我们可以使用训练数据对模型进行训练。可以使用以下代码：

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

最后，我们可以使用测试数据集对模型进行评估和预测。可以使用以下代码：

from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
import numpy as np
y_pred = model.predict(X_test)
print("R2 score: ", r2_score(y_test, y_pred))
print("MSE: ", mean_squared_error(y_test, y_pred))

这就是使用Keras构建线性回归模型对房价数据进行训练和预测的大致流程。希望对您有所帮助！