Python回归预测建模实战-神经网络预测房价(附源码和实现效果)

机器学习在预测方面的应用，根据预测值变量的类型可以分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型），前面我们介绍了机器学习建模处理了分类问题（具体见之前的文章），接下来我们以波斯顿房价数据集为例，做一个回归预测系列的建模文章。

实现功能：

使用tensorflow提供的神经网络框架，搭建模型对波士顿房价数据集进行预测，并尝试将预测结果进行分析。

实现代码：

实现效果：

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在在某研究院从事数据挖掘相关工作，对数据挖掘有一定的认知和理解，会不定期分享一些关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

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