深度学习-基于Keras的Python项目开发实战_波士顿房价预测_编程案例实例教程.pdf

在机器学习的常见问题中还有一类是回归问题，本章将介绍一个回归问题的实例。回归问题是用来预测趋势的一类问题，如价格预测、乘客人数预测等。在这里将使用波士顿房屋价格数据集来演示如何分析这类问题。在这个项目中将会分析研究波士顿房价（Boston House Price）数据集。这个数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述。数据是 1978 年统计收集的，包含以下 14 个特征和 506 条数据。 《深度学习-基于Keras的Python项目开发实战_波士顿房价预测》是关于使用深度学习技术解决回归问题的一个实际案例，主要涉及了利用Keras库在Python中构建神经网络模型来预测波士顿地区的房价。回归问题在于预测连续变量，如价格或数量，而在这个例子中，目标是预测1978年波士顿周边城镇的房屋中位价（MEDV）。 波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了14个不同的特征，包括： 1. CRIM：城镇人均犯罪率。 2. ZN：住宅用地比例。 3. INDUS：非住宅用地比例。 4. CHAS：虚拟变量，用于回归分析。 5. NOX：环境指数。 6. RM：每栋住宅的平均房间数。 7. AGE：1940年前建造的自住单位比例。 8. DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离。 9. RAD：到高速公路的便捷性指数。 10. TAX：每1万美元的财产税率。 11. PTRATIO：学生与教师的比例。 12. B：黑人比例。 13. LSTAT：低收入人口比例。 14. MEDV：自住房屋房价中位数（目标变量）。 在处理这样的数据集时，通常需要对特征进行预处理，如标准化或归一化，以确保所有特征在同一尺度上，这有助于模型更好地学习和收敛。本项目中使用了`StandardScaler`进行尺度调整。 建立基准模型时，首先引入了所需的库，包括`scikit-learn`、`numpy`、`keras`等。`scikit-learn`提供了加载数据的方便接口，`keras`则用于构建深度学习模型。模型采用了一个简单的全连接神经网络，隐藏层由13个神经元组成，激活函数为ReLU。输出层没有激活函数，因为这是一个回归任务，模型直接输出连续的房价预测值。模型使用Adam优化器，损失函数选用均方误差（MSE）。 为了评估模型，采用了交叉验证（`cross_val_score`）和K折（`KFold`）。`KerasRegressor`包装器允许将Keras模型与`scikit-learn`的流程集成，便于进行模型选择和调参。此外，还使用了`GridSearchCV`进行超参数搜索，以优化模型性能。 在初始的基准模型基础上，可以通过调整网络结构（如添加更多隐藏层、改变神经元数量）、优化器类型、损失函数或其他超参数来逐步提升模型性能。期望通过优化，将原本可能达到14左右的均方误差降低到10左右。 本项目展示了如何利用Keras在Python中构建深度学习模型解决回归问题，特别是在房价预测上的应用。通过对波士顿房价数据集的学习和模型迭代，可以加深对深度学习和回归分析的理解，为解决其他类似问题提供方法和实践经验。