用户提问: 写作ai代码
Ai回答: 要编写一个简单的AI代码，我们可以使用Python语言和一些流行的机器学习库，例如TensorFlow或PyTorch。下面是一个基于TensorFlow的简单AI模型示例，它用于预测房价。
首先，确保你已经安装了必要的库：
bash
pip install tensorflow numpy pandas matplotlib
接下来，我们将编写一个简单的神经网络来预测波士顿房价数据集中的房价。
1、导入所需的库
python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
2、加载并预处理数据
python
加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['PRICE'] = boston.target
定义特征和目标变量
X = data.drop('PRICE', axis=1)
y = data['PRICE']
将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
3、构建神经网络模型
python
构建模型
model = Sequential()
添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train_scaled.shape[1],)))
添加第二个隐藏层
model.add(Dense(32, activation='relu'))
输出层
model.add(Dense(1))
编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='mse', metrics=['mae'])
4、训练模型
python
训练模型
history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1)
5、评估模型
python
在测试集上评估模型
loss, mae = model.evaluate(X_test_scaled, y_test, verbose=0)
print(fMean Absolute Error on Test Set: {mae})
6、绘制损失曲线
python
绘制训练和验证的损失曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
这个代码展示了如何构建一个简单的神经网络来预测房价。你可以根据需要调整模型的层数、每层的神经元数量以及学习率等超参数。此外，你还可以尝试不同的激活函数、优化器等，以获得更好的性能。
0
IP地址: 67.201.42.116
搜索次数: 2
提问时间: 2025-04-22 03:20:49
热门提问：
天弘中证电子ETF联接C
怎样ai写作
数据ai软件
文章ai写作
免费ai设计网站
