深度学习波士顿房价预测

深度学习可以用于波士顿房价预测。以下是一个使用深度学习模型进行波士顿房价预测的示例：

import numpy as np
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 加载波士顿房价数据集
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data()

# 数据标准化
mean = train_data.mean(axis=0)
std = train_data.std(axis=0)
train_data = (train_data - mean) / std
test_data = (test_data - mean) / std

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(train_data.shape[1],)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_targets, epochs=100, batch_size=1, verbose=0)

# 在测试集上评估模型
test_mse_score, test_mae_score = model.evaluate(test_data, test_targets)

# 预测房价
predictions = model.predict(test_data)

# 打印预测结果
for i in range(10):
    print("预测房价: ", predictions[i][0], "实际房价: ", test_targets[i])

这个示例中，我们使用了波士顿房价数据集，将数据标准化后构建了一个包含两个隐藏层的神经网络模型。模型使用均方误差（MSE）作为损失函数，并使用均方误差（MAE）作为评估指标。我们训练模型并在测试集上评估模型的性能，最后使用模型进行房价预测并打印预测结果。