Tensorflow实战入门：波士顿房价预测
简介
本资源文件提供了使用Tensorflow进行波士顿房价预测的实战代码和数据集。波士顿房价数据集是一个经典的机器学习案例，包含506个样本，每个样本有12个特征变量和一个目标变量（房价）。通过本项目，您可以学习如何使用Tensorflow构建和训练一个多元线性回归模型，以预测波士顿地区的房价。
核心步骤
- 准备数据：加载并预处理波士顿房价数据集。
- 构建模型：使用Tensorflow构建一个多元线性回归模型。
- 训练模型：设置训练超参数，进行模型训练。
- 进行预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。
数据集
波士顿房价数据集包含506个样本，每个样本有12个特征变量，具体特征如下：
- CRIM：城镇人均犯罪率
- ZN：住宅用地超过25,000平方英尺的比例
- INDUS：城镇非零售商业用地的比例
- CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果靠近河则为1，否则为0）
- NOX：一氧化氮浓度（每千万分之一）
- RM：每个住宅的平均房间数
- AGE：1940年以前建造的自住单位比例
- DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离
- RAD：径向高速公路的可达性指数
- TAX：每10,000美元的全额物业税率
- PTRATIO：城镇师生比例
- LSTAT：人口中地位较低人群的百分比
目标变量为MEDV，即房屋的中位数价值（单位：千美元）。
模型训练
本项目使用Tensorflow进行模型训练，设置了以下超参数：
- 迭代轮次：50
- 学习率：0.01
通过多次训练和调优，最终得到一个能够较好预测波士顿房价的模型。
使用方法
- 下载本资源文件。
- 运行代码文件，加载数据并进行模型训练。
- 使用训练好的模型对新数据进行预测。
结果展示
通过模型训练，我们可以观察到损失值随着训练轮次的增加而逐渐减小，最终模型能够对波士顿房价进行较为准确的预测。
总结
本项目通过实战案例，展示了如何使用Tensorflow进行多元线性回归模型的构建和训练。通过波士顿房价预测的案例，您可以深入理解Tensorflow的基本操作和机器学习模型的训练过程。