如何用MLP(多层感知器)搭建回归模型进行加州房价预测 housing.csv 数据集 示例代码

<think>好的，我现在需要帮用户解决关于使用MLP回归模型预测加州房价的示例代码的问题。用户提到了housing.csv数据集，所以我得先确认数据来源和格式。根据用户提供的引用，数据来自StatLib仓库的California Housing Prices数据集，1990年的统计数据。引用[2]提到使用sklearn自带的加州房价数据，首次运行会下载，建议处理成csv保存。因此，我需要确保代码中正确加载数据，无论是从sklearn直接获取还是从本地csv读取。 接下来，用户需要的是MLP的回归模型示例。MLP通常用神经网络库实现，比如TensorFlow/Keras或PyTorch，但考虑到用户可能希望简洁，使用Keras可能更合适，因为它的API较为友好。我需要导入必要的库，比如pandas、numpy、sklearn的模型选择和预处理工具，以及Keras的模型和层。 数据预处理是关键步骤。首先，需要加载数据。如果使用sklearn的数据集，可以用fetch_california_housing，然后保存为csv，但用户可能已经有了housing.csv，所以代码中应该包含从csv读取的部分作为备选。需要处理特征和标签，划分训练集和测试集，并进行标准化，因为神经网络对输入尺度敏感。 然后是构建MLP模型。这里需要确定层数、神经元数量、激活函数等。通常，回归任务会在输出层使用线性激活函数，隐藏层使用ReLU。需要编译模型，选择优化器和损失函数，比如Adam优化器和均方误差损失。 训练模型时，需要设置合适的epochs和batch_size，可能还要添加验证集来监控过拟合。之后评估模型性能，用测试集计算MSE或RMSE，并做预测的可视化，比如真实值 vs 预测值的散点图。 我还需要检查代码是否符合LaTeX格式要求，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，提到损失函数时，写成均方误差$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2$。同时，确保回答结构清晰，分步骤讲解，并引用相关参考文献，如引用[1]和[2]。 用户可能的问题包括数据预处理的细节、模型调参、性能优化等，所以生成的相关问题要覆盖这些方面。例如，如何选择隐藏层和神经元数量，如何处理过拟合，数据标准化的重要性等。 最后，确保代码示例正确，没有语法错误，并建议用户保存数据集为csv，以便后续使用。同时，注意用户可能遇到的路径问题，在读取csv时可能需要调整路径。整个过程中，需要保持回答的中文，并自然融入引用标识。</think>以下是使用MLP（多层感知器）构建加州房价预测模型的示例代码，基于`housing.csv`数据集： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 1. 数据加载与预处理 # 若使用sklearn自带数据集（首次需下载） # from sklearn.datasets import fetch_california_housing # housing = fetch_california_housing() # df = pd.DataFrame(housing.data, columns=housing.feature_names) # df['MedHouseVal'] = housing.target # 若从本地csv读取（建议方式[^2]） df = pd.read_csv('housing.csv') X = df.drop('MedHouseVal', axis=1).values y = df['MedHouseVal'].values.reshape(-1,1) # 数据标准化 scaler_X = StandardScaler() scaler_y = StandardScaler() X_scaled = scaler_X.fit_transform(X) y_scaled = scaler_y.fit_transform(y) # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) # 2. 构建MLP模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1) # 回归任务无需激活函数 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 3. 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1) # 4. 模型评估 mse = model.evaluate(X_test, y_test) print(f'测试集MSE: {mse:.4f}') # 5. 预测与反标准化 y_pred_scaled = model.predict(X_test) y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled) y_true = scaler_y.inverse_transform(y_test) ``` $$ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2} $$