使用Keras进行房价预测项目教程 🏠📈

项目简介

本教程通过Keras框架实现一个房价预测模型，基于真实房地产数据集，使用回归算法预测房屋价格。

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实现步骤

1. 数据准备

   • 加载数据集（如加州房价数据）
   • 数据清洗与特征工程
   

2. 模型构建

   • 使用Keras定义神经网络结构
   • 添加全连接层与激活函数
   

3. 训练与评估

   • 拆分训练集/测试集
   • 训练模型并计算RMSE指标
   

4. 结果分析

   • 可视化预测结果与实际值对比
   • 模型优化建议
   

扩展学习

• 深度学习在房地产领域的其他应用：房价预测进阶
• 数据预处理技巧：数据清洗指南

💡 提示：可尝试使用不同的激活函数（如ReLU vs Tanh）观察模型性能变化！