使用Keras解决波士顿房价回归问题

"这篇教程介绍了如何使用Python和深度学习库Keras解决回归问题，特别是针对波士顿郊区房屋价格预测的案例。" 回归问题在机器学习中是一个重要的任务，其目的是预测连续数值，而非离散类别的结果。在这个示例中，我们将探讨如何运用深度学习模型来预测波士顿郊区的房屋中位数价格。Keras是一个高级神经网络API，它建立在TensorFlow之上，非常适合快速实验和构建模型。 首先，我们通过`keras.datasets.boston_housing`加载波士顿房价数据集。数据集被分为训练集和测试集，其中训练集包含404个样本，测试集包含102个样本，每个样本有13个特征，如房间数量、犯罪率、平均房间数等，这些特征可能影响房屋的价格。 为了使模型更好地学习，通常需要对数据进行预处理。在本例中，我们对数据进行了标准化，使得每个特征的平均值为0，标准差为1。这是通过计算训练数据的均值和标准差，然后应用于训练和测试数据完成的。这样做的原因是，如果特征值的范围差异过大，可能会导致模型训练的困难。 接下来，构建神经网络模型。模型由三个全连接层（Dense）组成，前两个层使用ReLU激活函数，最后一层没有激活函数，因为回归问题的目标是连续的实数值。模型使用RMSprop优化器，损失函数选择均方误差（MSE），并使用平均绝对误差（MAE）作为评估指标。 由于波士顿房价数据集的样本量较小，直接使用验证集可能会导致验证结果的不稳定性。因此，文章提到了使用K折交叉验证，这是一种将数据集分成K个子集，每次用K-1个子集训练模型，剩下的一个子集用于验证，然后重复K次，每次选择不同的验证子集。这样可以得到更稳定、更可靠的模型性能评估。 本教程提供了使用Keras进行回归问题的简单实例，涵盖了数据预处理、模型构建、训练和评估的基本步骤。这对于初学者理解深度学习在解决实际问题中的应用非常有帮助。