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1
北方民族大学课程设计
课程名称: 深 度 学 习
院(部)名 称:
组长姓名学号
设
计
时
间:
指导教师姓名:
_______________________
同组人员姓名学号
2
基于神经网络回归的房价预测
摘 要
神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种模型,按不同
的连接方式组成不同的网络。本文以波士顿房价这一经典数据集为基础,该数据集包
含了住宅用地所占比例等 13 个特征,由于 keras.datasets 里内置了波士顿房价数据
集,所以直接导入。接着对该数据集进行特征标准化,构建包含三层全连接层的网络
模型,前两层有 64 个单元,激活函数为‘relu’,最后一层为 1 个单元,不加激活层,
这样可以预测任意范围的值。编译网络 optimizers 是‘rmsprop’,loss 是‘mse’。
然后查看前五个房屋实际价格与预测房屋价格,发现差异较大。然后重新构建一个包
含五层的网络模型,前两层是 64 个单元,后三层分别是 32、16、1 个单元的全连接
层,发现模型性能有所改进,但预测结果还是不太理想。则在模型中引入 K 交叉折验
证方法进行改进,通过调节模型训练轮数、优化器等参数,最后观察模型性能,预测
房价与实际房价相差约 2400 美元,查看前五个预测房屋价格分别是:8.473495,
20.397701,22.871258,33.599148,25.75566,与实际房屋价格比较符合。
关键词:波士顿房价;特征标准化;神经网络;K 折交叉验证
3
Housing price prediction based on neural network regression
Abstract
Neural network abstracts the neural network of human brain from the
perspective of information processing, establishes a simple model, and forms
different networks according to different connections. Regression analysis is a
statistical analysis method to determine the quantitative relationships between
two or more variables that are interdependent. In this paper, the neural
network is combined with regression from the observation of the data to
obtain the features, then the network model is constructed and compiled, and
then the K-fold test is used to verify the feasibility of the method. Finally, the
results are obtained and the final model is saved to realize an example based
on the housing price in Boston.
Key words: Neural network; Regression; To predict;
4
目录
摘 要 ....................................................................................................................................................... 2
一、课程设计目的 ................................................................................................................................ 5
二、总体思路 ......................................................................................................................................... 5
三、网络实现过程 ................................................................................................................................ 6
3.1 数据预处理 ...................................................... 6
3.2 构建网络 ........................................................ 7
3.3 模型评测 ........................................................ 8
四、总结 ................................................................................................................................................ 14
五、参考文献 ....................................................................................................................................... 15
附录 ......................................................................................................................................................... 16
5
一、课程设计目的
在现实的生活中我们经常遇到分类与预测的问题,目标变值通常会受到多个因素
的影响,并且不同的因素对于目标变量的影响也不尽相同,因此权重也会不相同,有
些因素权重大,有些因素权重小。我们通常会通过已知的因素来预测目标变量的值。
房价是受诸多因素影响的,如人均犯罪率、每个住宅的平均房间数、高速公路可
达性等。这些都是影响房子价格的因素。房价明显是连续的取值,故房价预测问题是
回归问题。于是我们将通过深度学习来预测波士顿房价。
二、总体思路
构建波士顿房价预测任务的神经网络模型步骤:
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