波士顿房价

Liupeng

Feb 25, 2020

It takes 5 minutes to read this article.

波士顿房价

CRIM: 城镇人均犯罪率

AGE: 1940年之前建成的自用房屋比例

ZN：住宅用地超过 25000 sq.ft. 的比例

DIS：到波士顿5个中心区域的加权距离

INDUS: 城镇非零售商用土地的比例

RAD: 辐射性公路的靠近指数

CHAS: 边界是河流为1，否则0

TAX: 每10000美元的全值财产税率

NOX: 一氧化氮浓度

PTRATIO: 城镇师生比例

RM: 住宅平均房间数

LSTAT: 人口中地位低下者的比例

MEDV: 自住房的平均房价，单位：千美元

代码

import tensorflow
import matplotlib.pyplot
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = tensorflow.keras.datasets.boston_housing.load_data()

print(train_data.shape)

print(train_labels.shape)

model = tensorflow.keras.Sequential()
model.add(
    tensorflow.keras.layers.Dense(
        units=32,
        activation=tensorflow.keras.activations.sigmoid,
        input_shape=(13,)
    )
)
model.add(
    tensorflow.keras.layers.Dense(
        units=64,
        activation=tensorflow.keras.activations.sigmoid
    )
)
model.add(
    tensorflow.keras.layers.Dense(
        units=32,
        activation=tensorflow.keras.activations.sigmoid,
    )
)
model.add(
    tensorflow.keras.layers.Dense(
        units=1
    )
)

model.compile(
    optimizer=tensorflow.keras.optimizers.SGD(
        learning_rate=0.1,
    ),
    loss=tensorflow.keras.losses.mean_squared_error,
    metrics=['mse']
)

model.summary()

history = model.fit(
    train_data,
    train_labels,
    batch_size=50,
    epochs=60,
    validation_split=0.1,
    verbose=1
)


result = model.evaluate(test_data, test_labels)

出图

train_result = history.history
length = [x for x in range(60)]
loss = train_result['loss']
val_loss = train_result['val_loss']
mse = train_result['mse']
val_mse = train_result['val_mse']

matplotlib.pyplot.subplot(2, 2, 1)
matplotlib.pyplot.plot(length, loss)
matplotlib.pyplot.title('loss')

matplotlib.pyplot.subplot(2, 2, 2)
matplotlib.pyplot.plot(length, val_loss)
matplotlib.pyplot.title('val_loss')

matplotlib.pyplot.subplot(2, 2, 3)
matplotlib.pyplot.plot(length, mse)
matplotlib.pyplot.title('mse')

matplotlib.pyplot.subplot(2, 2, 4)
matplotlib.pyplot.plot(length, val_mse)
matplotlib.pyplot.title('val_mse')
matplotlib.pyplot.show()

效果

波士顿房价效果图