BP神经网络代码案例
背景介绍
BP神经网络，全称为误差反向传播（Back Propagation）神经网络，是一种经典的多层前馈神经网络，它通过梯度下降法不断调整网络的权值和阈值，以最小化输出误差，BP神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，每一层包含多个神经元，每个神经元接收输入并经过激活函数处理后输出结果。
案例展示：基于BP神经网络的房价预测
案例
本案例将使用BP神经网络进行房价预测，我们将利用波士顿房价数据集，该数据集包含了波士顿地区房屋的多种特征信息及相应的房价中位数，通过训练BP神经网络模型，我们可以尝试根据这些特征预测房价。
数据准备
我们需要加载并预处理数据，我们将使用sklearn库来加载波士顿房价数据集，并进行必要的数据清洗和标准化。
from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler 加载数据 data = load_boston() X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)
模型构建与训练
我们将使用Keras库来构建和训练BP神经网络模型，在这个案例中，我们将设置一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense 构建模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(1)) 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)
模型评估与预测
训练完成后，我们将使用测试集对模型进行评估，并生成一些预测值。
模型评估
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test Loss: {loss}")
预测
predictions = model.predict(X_test)
可视化结果（可选）
我们可以使用matplotlib库来可视化真实值与预测值之间的差异。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel("Actual Prices")
plt.ylabel("Predicted Prices")
plt.title("Actual vs Predicted Prices")
plt.show()
通过本案例，我们可以看到BP神经网络在房价预测中的应用，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和更多的数据预处理步骤，但这个简单的案例已经展示了BP神经网络的基本工作流程和原理，希望通过这个案例，大家能对BP神经网络有更深的理解，并能在实际问题中灵活应用。
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“bp神经网络代码案例”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/703548.html
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